摘要：针对离散制造车间在多品种、小批量生产模式下面临的物料配送复杂性问题,提出了一种有效的路径优化方法。目标是通过创新的算法设计,实现物料配送的成本最小化,从而提高车间物料配送的效率,确保物料的及时供应,提高生产效率。为确保优化方法能够适应实际生产环境的需求,提高模型和实际环境的精确性和匹配性,构建了一个包括车间仓库、多个物料需求工位点、配送车辆及其载荷限制、时间窗要求等因素的离散制造车间配送模型,并考虑了车间内实际环境存在的路径约束,结合相邻工位间的实际距离,通过应用Floyd算法进行预处理,确保能够计算出所有最短路径。针对该数学模型设计相应破坏和修复算子,并运用了改进的自适应大领域搜索(ALNS)算法,通过破坏和修复过程有效地探索解空间,并利用模拟退火策略以避免陷入局部最优解。以某离散制造车间为例进行的实验验证,改进的ALNS算法展现了其在解决物料配送路径优化问题上的有效性和高效率,可以更好的减少配送成本和提高生产效率。

摘要：随着电子商务的蓬勃发展,海量客户需求和高频率、多品种、小批量的订单特性为订单拣选业务带来巨大挑战。在物流智能化的趋势下,大量电商企业采用移动机器人拣货系统(Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS)进行订单拣选。订单分配和拣选路径规划是影响仓库订单拣选效率的关键决策。为了提高电商RMFS系统拣选效率,降低仓库运营成本,基于电商企业多订单、多货架、多拣选站下的拣选业务场景,以最小化机器人负载距离为目标,构建订单分配与路径规划联合优化模型,设计两阶段的A*算法和自适应大领域搜索算法(Adaptive Large Neighborhood Search,ALNS),在ALNS算法原有框架的基础上提出新的移除和修复算子以适应订单分配问题,并针对30个不同规模算例进行计算分析。计算结果表明,所提出的优化方法收敛快、性能稳定,能够有效缩短机器人行走距离,相比先到先拣选策略最大可缩短47.6%的机器人负载距离。同时,也可在更短时间内获得与CPLEX求解质量相近的解。尤其是当订单数量增长时,相比CPLEX具有突出时间优势,可以实现电商仓储资源的合理调度和配置,从而为电商企业仓储智能化提供有效决策指导。