基于“货到人“拣选模式的储位分配问题研究

作     者：李珍萍 范欣然 吴凌云 LI Zhen-ping;FAN Xin-ran;WU Ling-yun

作者机构：北京物资学院信息学院北京101149 中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所管理、决策与信息系统重点实验室北京100190 中国科学院大学数学科学学院北京100049 

基　　金：国家自然科学基金项目(71771028,71540028) 北京市自然科学基金资助项目(Z180005) 北京市属高校高水平科研创新团队建设项目(IDHT20180510) 北京市科技创新服务能力建设—高精尖学科建设项目,北京市智能物流协同创新中心开放课题(BILSCIC-2019KF-18) 北京物资学院重大项目(2019XJZD09) 北京高等学校高水平人才交叉培养“实培计划”项目毕业设计(科研类) 

出 版 物：《运筹与管理》 (Operations Research and Management Science)

年 卷 期：2020年第29卷第2期

页      码：1-11页

摘      要：研究了"货到人"拣选模式下的储位分配问题,以订单拣选过程中搬运货架总时间最短为目标建立了整数非线性规划模型,并证明其为NP-hard问题,分别设计了求解模型的贪婪算法和单亲进化遗传算法.首先根据订单和物品的关联关系对物品进行聚类,基于聚类结果设计了求解模型的贪婪算法.然后设计了直接求解模型的单亲进化遗传算法,遗传算法中采用了0-1矩阵编码、多点基因倒位算子、单点基因突变算子和精英保留等策略,通过合理选取参数,能够很快求解出问题的近似最优解.最后利用模拟算例和一个具体实例进行计算,并对贪婪算法和遗传算法的求解时间和求解效果进行了比较分析.结果显示,对于小规模问题,两种算法均能在较短的时间内以很高的概率得到问题的全局最优解,对于中等规模的实际问题,利用两种算法得到的储位分配方案均优于企业目前采取的基于出库频率的储位分配方案,遗传算法得到的储位分配方案对应的货架搬运次数、货架搬运总时间等均优于贪婪算法.本文设计的遗传算法可以作为智能仓库管理信息系统的核心算法.

主 题 词：货到人 储位分配 整数非线性规划 聚类 贪婪算法 单亲进化遗传算法 

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-财政学类] 1202[管理学-工商管理类] 1201[管理学-管理科学与工程类] 020205[020205] 07[理学] 070105[070105] 0701[理学-数学类] 

核心收录：

D　O　I：10.12005/orms.2020.0028

馆 藏 号：203908004...