摘要：针对飞行区域内有若干个水平和垂直误差校正点的无人机航迹规划问题,在满足累积误差阈值约束的前提下,以总航迹最短为目标,建立了混合整数规划模型。考虑到每个误差校正点只能校正一个方向的累积误差,且校正前后的累积误差不满足线性关系,为了快速求出问题的精确最优解,基于多维标号算法和脉冲算法设计了两阶段算法。首先利用多维标号算法求出初始可行解,并将其作为最优解的上界;然后利用模型的约束条件和目标函数值上界,构造3种子路径扩展判断准则,并基于3种准则设计了改进的脉冲算法,求出全局最优解。通过模拟计算,验证了两阶段算法求解无人机航迹规划问题的快速有效性,为解决无人机航迹规划问题提供了理论依据。

摘要：针对自动小车存储及取货系统(AVS/RS)中拣选不同批次订单可能需要出库同一货箱的情况,研究了设置货箱缓存区的订单分批拣选问题。在考虑订单中商品订购数量、货箱中商品存储量,以及货箱缓存区容量的情况下,以订单分批、批次排序、货箱出入库为决策变量,以最小化货箱出库总次数为目标,建立了订单分批拣选联合优化问题的混合整数规划模型。进一步将联合优化问题分解成3个子问题:订单分批问题、货箱出库问题、批次排序问题,并设计了求解模型的三阶段启发式算法。利用不同规模的算例进行模拟计算,验证了三阶段启发式算法的有效性和快速性。通过分析拣选台容量和货箱缓存区容量变化对求解结果的影响,发现增大拣选台容量或货箱缓存区容量均可以降低货箱出库总次数。对于给定的待拣选订单,随着货箱缓存区容量的增大,每增加一个单位货箱缓存区容量所带来的出库货箱次数降低量越来越小。最后通过对比分析设置货箱缓存区和不设置货箱缓存区情况下的订单分批拣选策略,验证了设置货箱缓存区的优越性。

摘要：针对随机需求下的成品油二次配送库存-路径优化问题,考虑各个加油站的存储容量限制,油罐车满隔舱装卸要求和一对多服务等特点,通过设置各个加油站的实际配送量为油罐车隔舱容量的整数倍,以总配送成本和期望损失之和最小化为目标,建立两阶段随机整数规划模型,并设计了多割L-shaped算法.进一步,基于多割L-shaped算法设计了求解大规模问题的两阶段方法,并引入两种改进策略加快多割L-shaped算法的收敛速度.最后利用不同规模的算例进行模拟计算,分别验证了改进多割L-shaped算法高效性和两阶段方法的快速有效性.相比其它算法,两阶段方法在求解大规模问题时的平均运行时间降低了31.34%,平均成本的Gap值不超过2.63%.文章的研究结果为制定成品油二次配送计划提供了决策依据和算法支持.

摘要：考虑到无人仓系统补货阶段货架上只有部分空余储位的特点,研究了补货商品储位分配问题的优化模型与算法。以同一货架上存放的商品之间关联度之和最大化为目标建立了混合整数规划模型;结合贪婪算法和邻域搜索算法设计了求解模型的两阶段方法。第一阶段利用贪婪算法求初始可行解;第二阶段利用邻域搜索算法对初始可行解进行优化。利用一个具体算例验证了邻域搜索算法的优化效果,结果显示,通过邻域搜索算法对初始可行解的优化,可以使目标函数值至少提升27%。进一步利用多个小规模算例分析了两阶段算法的近似比和求解速度,验证了算法的快速有效性。本文的研究结果不仅解决了货架初始状态非空情况下的储位分配问题,同样适合解决货架初始状态为空的情况,因此更加符合实际场景,可以作为无人仓管理信息系统的核心模型和算法。

摘要：为了提高订单拣选效率、降低拣选成本,研究了以自动引导小车(AGV)为搬运工具的无人仓库系统订单分批问题。分析了影响订单拣选成本和效率的两种主要因素,建立了以订单分批拣选总成本极小化为目标的整数规划模型。根据K-means聚类算法思想,结合订单分批问题的优化目标,基于每批订单中包含的商品种类和拣选每批订单需要搬运的货架信息,利用取大(max)运算符分别定义了能够反映订单拣选成本的两种类中心,以及订单到两种类中心的距离。进一步以工作人员拣选每种商品的单位成本和AGV搬运一个货架的成本为权重,构造了订单到批次(类中心)的加权距离。在此基础上设计了K-max聚类算法求解订单分批问题。采用具体算例验证了K-max聚类算法的有效性。