摘要：文中针对移动机器人履行系统(Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS)中的订单分批问题,首先,以最小化货架搬运次数和订单批次之间相同货架数量之和为目标,建立该问题的0-1整数规划模型;其次,根据订单批次之间相同货架数量和货架搬运次数,构建相应的权重指标,以减少货架冲突次数;再次,设计求解订单分批问题的改进萤火虫算法,该算法在萤火虫算法的基础加入破坏解、修复解等操作进行局部搜索,以增强萤火虫算法的局部搜索能力;最后,在定义货架冲突的概率计算方法的基础上,对比分析改进萤火虫算法和萤火虫算法、贪婪算法的求解效果。分析结果表明,改进萤火虫算法在货架搬运次数、订单批次间相同货架数量、货架冲突的概率,都要优于贪婪算法和萤火虫算法。

摘要：为提高移动机器人履行系统(RMFS)的订单拣选效率,研究RMFS补货货品存储分配问题.以最大化所有货架上货品之间的关联度总和为目标构建混合整数规划模型,设计求解问题的大规模邻域搜索算法,采用贪婪算法构造初始可行解,结合问题特征定义破坏算子和修复算子,并利用数值实验验证大规模邻域搜索算法的有效性.结果表明:在贪婪算法生成初始解的基础上,大规模邻域搜索算法能有效提高解的质量,在中等和大规模算例上平均提高37.4%和21.5%.相比变邻域搜索算法,所提出算法具有更好的优化效果,在中等和大规模算例上平均提高8.9%和10.3%.此外,利用参数分析实验研究了货架数量、货位数量以及货品分散程度对目标函数值的影响.