摘要：以双拣货员并行作业配送中心拣选系统为研究对象,针对拣货作业中通道阻塞引起的冲突问题,以最小化订单总延迟时间为目标,构建了考虑通道阻塞的双拣货员订单拣选优化模型,从冲突规避和冲突消解两个层面,分别设计了“先分配,再分批”的冲突规避策略和基于冲突调整时间最小的冲突消解策略,进而提出了基于拣货通道相似度的改进禁忌搜索算法CFTS.数值算例结果表明,本文提出的模型和算法有利于规避和化解通道阻塞,从而减少订单拣选时间和订单总延迟时间,对提高配送中心作业效率、提升客户服务水平具有重要指导意义.

摘要：如何在顾客下单后协调好拣选和配送环节,在最短的时间、以较低的成本将商品从货架上拣出、打包后配送到顾客手中,已成为B2C电子商务物流管理中亟待解决的问题。本文尝试以最小化订单履行时间为目标,构建非线性拣选与配送联合调度模型,以解决订单拣选顺序、拣选作业方式、车辆行驶线路等联合决策。为求解此NP难问题,设计了三阶段启发式算法:首先采用"聚类-路径优化"思想,依据顾客位置进行配送方案确认;然后采用基于相似度聚类的订单分批规则对每条配送线路的订单进行分批合并;最后调整拣选任务与配送线路顺序。通过数据实验对模型进行验证,并与传统拣选与配送分开优化的结果进行对比。结果表明,三阶段算法能够有效缩短订单完成时间、降低配送车辆等待时间、改善配送资源利用率。

摘要：近年来基于物流机器人的智能物流系统逐渐应用于仓库运营中,大幅度提高了订单拣选的效率,减少了人力劳动。为解决电商行业广泛应用的订单拣选问题,以最小化完成所有订单拣选所需的货架搬运次数为目标,建立整数规划模型,并设计订单拣选排程算法。由于该问题属于NP-hard问题,从订单排序和货架排序两个角度,分别设计两种变邻域搜索算法VNS-OS和VNS-RS,进而设计交替求解订单和货架排序的AH算法。在小规模算例下,对比商业求解器CPLEX在指定时间内求得的解,证明了该算法在计算时间和目标函数上的优势。在大规模算例下,验证了两种VNS算法对初始解的优化效果明显,平均优化程度高于10%,而AH算法在计算时间上具有很大优势。利用所提出的算法对储位分配策略的影响进行研究,为基于机器人的仓库运营提供参考。

摘要：针对“仓店一体化”模式下提供限时送达服务的新零售仓店,研究多拣货员、多客户、配送方式为带限时送达约束的路径优化分批配送情形下的订单拣选与配送集成调度问题。以最小化订单最大履行时间和配送成本为目标,构建了混合整数非线性规划模型,并设计两阶段启发式算法(H-2)进行求解,最后通过数值实验对算法进行验证与分析。数值实验结果表明,H-2具有较高的求解质量;相较于传统调度算法(TS)在效率提升、资源节约以及客户满意度提高方面具有更优的表现,进而为新零售仓店管理者提供决策支持。

摘要：基于新零售企业的订单拣选与配送现状,将订单的商品种类、拣选时间、配送的批容量、路径和消耗时间等多种因素综合考虑。首先,将所研究的问题总结为数学规划问题,分别设计了若干种启发式算法;其次,通过数据实验,验证了模型的合理性和有效性,并且比较若干种启发式算法在不同情形下的性能;最后,通过对比试验,指出联合调度算法对新零售企业提升效率和运营水平的积极意义。

摘要：订单拣选路径选择是物流配送中心运作效能的核心环节,运用遗传算法等先进算法优化订单拣选路径有助于提高配送中心运作效率。本文阐述了物流配送中心订单拣选路径优化研究的意义,从人工订单拣选模式、拣选路径选择和内设巷道型订单拣选决策方面回顾相关研究,设计遗传算法支持的配送中心订单拣选路径优化方案规划和具体实施步骤,提出构建多订单处理信息系统、强化订单拣选作业与越库配送系统对接能力建设等优化配送中心订单拣选的可行策略。

摘要：移动货架仓储系统中,每类商品可被拆零存放在大量可移动货架上,每个货架最多可存放几十种商品,且在仓库中的位置并不固定。面向一批待拣选的订单,究竟选择哪些货架移动到拣货台,以满足订单商品种类和数量的拣选要求,并最小化选取的货架个数,是该种新型仓储系统亟待解决的关键问题。本文针对该问题建立了整数规划模型,证明了其NP-hard复杂性,并设计了模拟退火求解算法。实验结果表明,与线性规划求解器Gurobi和大邻域搜索算法在不同规模算例上进行对比,本文的模拟退火算法不仅缩短了计算时间,也得到了高质量的求解结果。敏感度分析进一步揭示了,订单中不同商品种类和数量对于货架选择结果的影响,为决策者提供了管理启示。

摘要：电子商务环境下订单特有的特征要求企业必须进行拣选与配送的联合决策,而'货车+无人机'的配送模式结合了货车运量大和无人机配送速度快的特点,可以有效的提高配送效率。本文以拣选和配送总成本最低,综合考虑'货车+无人机'配送模式、多拣选批次、多配送批次、带时间窗等因素,研究'货车+无人机'配送路径、拣选分批、拣选路径等联合决策问题,并设计了PVRPTW-D遗传算法和'S'型拣选策略进行求解,通过算例验证了本文所提出的模型和算法的有效性。

摘要：在物流4.0以及电子商务时代背景下,仓储配送中心在供应链中扮演着至关重要的角色,其中,订单拣选系统作为仓储作业的核心,备受学术界和工业界的关注。首先,介绍移动机器人(Autonomous Mobile Robots,AMR)订单拣选系统的类型,重点关注AMR-assisted系统、AMR-pick系统和移动机器人履行系统的优化内容和优化目标;其次,针对上述三类系统,从布局设计、存储分配、订单分批、任务分配、路径规划以及联合优化等方面综述其研究进展;最后,总结当前研究中存在的不足,并提出若干进一步研究内容。

摘要：作为电商仓库作业中耗时最长、成本最高的环节,订单拣选的作业效率一直是仓库管理中的关键问题。文章针对拣选策略选择问题,选择Perfect Pick系统的电商仓库作为背景,对单个拣选台进行研究,提出订单分批和订单排序两种拣选策略并进行对比分析;以货箱搬运次数最少为目标,分别构建订单分批与订单排序两种拣选策略的整数规划模型,并设计贪婪算法进行求解。通过数值实验验证,订单排序策略在所有订单规模中均优于订单分批策略,根据仓库的订单规模,合理设置拣选台最大容量并选择合理的拣选策略,能够更好地提高拣选效率、优化仓库作业环节。