检索结果-南通市图书馆

作者：郭心怡长安大学

学位级别：硕士

网络零售业的蓬勃发展催生出大规模、多样性的订单需求,促使仓储系统朝向自动化和智能化方向迭代升级,货到人拣选系统被广泛应用。移动机器人拣选系统(Robotic Mobile Fulfillment System)作为一种特殊的货到人系统,具备高扩展性和高柔... 详细信息

网络零售业的蓬勃发展催生出大规模、多样性的订单需求,促使仓储系统朝向自动化和智能化方向迭代升级,货到人拣选系统被广泛应用。移动机器人拣选系统(Robotic Mobile Fulfillment System)作为一种特殊的货到人系统,具备高扩展性和高柔性的特点,为电商订单的处理及拣选提供了新的解决方案,并成为企业界和学术界关注的焦点。在仓库运作中,订单拣选被认为是耗费时间最长、成本最高的部分,储位分配和订单分批是影响拣选效率的关键环节,对二者进行优化有利于缩短订单响应时间。于是本文从仓库的入库和在库阶段着手,完成移动机器人拣选系统的储位分配和订单分批优化研究。本文首先分析了移动机器人拣选系统的运作模式,发现了储位分配和订单分批两个环节联系的紧密性,采用联合优化的方式来提高订单拣选效率。接着基于拣选系统的特点,出于对商品尺寸和货架存储空间等限制因素的考虑,研究了一种商品存储于多个货架的储位分配问题,进而以货架上商品关联度和最大化为目标构建了整数规划模型,并依据货架上商品的总出库频率安排货架的摆放位置。储位分配确定之后,随着订单数量的增多,为了方便拣选作业,需要对订单池内的订单进行分批。考虑到分批作业对货架搬运距离的影响,提出了集成订单商品种类相似度、货架储位相似度以及距离相似度的订单加权相似度衡量方法,建立了以完成所有批次订单拣选时货架总搬运距离最小为目标的订单分批模型,采用贪婪算法进行求解,得到了订单分批结果和各个批次拣选时的货架搬运方案。最后,以T电商企业的实际订单数据为背景,基于多种储位分配和订单分批策略进行对比实验,结果表明本文储位分配和订单分批策略优于其他的存储和分批策略,且将两个环节联合优化可以缩短货架搬运距离约58.48%,能够更好地提高拣选效率、优化仓库作业。此外,对拣选系统的重要参数拣选台容量、订单数量和相似度加权系数取值进行敏感性分析,并提出了有利于优化仓库订单拣选作业的建议。

关键词：仓库运作移动机器人拣选系统订单拣选储位分配订单分批

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基于行为克隆和奖励重构的AGV路径规划算法

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计算机集成制造系统 2023年

作者：罗磊赵宁任成栋北京科技大学机械工程学院

针对使用强化学习算法解决移动机器人拣选系统（RMFS）中AGV路径规划所存在的数据利用效率低、有效数据采集困难问题，提出了一种结合行为克隆方法和奖励重构方法的新的强化学习训练框架，来提升神经网络的训练效果。行为克隆方法通过... 详细信息

针对使用强化学习算法解决移动机器人拣选系统（RMFS）中AGV路径规划所存在的数据利用效率低、有效数据采集困难问题，提出了一种结合行为克隆方法和奖励重构方法的新的强化学习训练框架，来提升神经网络的训练效果。行为克隆方法通过监督学习的方式，让神经网络直接学习专家经验，来迅速提升神经网络的决策能力；奖励重构方法通过更加精细的奖励值函数设计，来提升强化学习的训练效果。实验表明，同时使用行为克隆方法与奖励重构方法的强化学习过程，其训练效果远远优于标准的强化学习算法（既不使用行为克隆方法也不使用奖励重构方法）。

关键词：移动机器人拣选系统自动导引小车路径规划策略梯度算法行为克隆奖励重构

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面向动态需求的RMFS调度优化研究

面向动态需求的RMFS调度优化研究

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作者：李然陕西科技大学

学位级别：硕士

随着智能制造的发展及全球劳动力成本的上升,越来越多的企业倾向于使用移动机器人代替人力进行作业。移动机器人拣选系统（Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS）能够实现生产过程中的无人化,因此被广泛应用于电商仓库中。研究RMFS... 详细信息

随着智能制造的发展及全球劳动力成本的上升,越来越多的企业倾向于使用移动机器人代替人力进行作业。移动机器人拣选系统（Robotic Mobile Fulfillment System,RMFS）能够实现生产过程中的无人化,因此被广泛应用于电商仓库中。研究RMFS系统优化调度方法,对提高系统运行效率具有重要的理论和实际意义。在上述背景下,本文从提高订单拣选效率出发,针对RMFS系统的订单分批问题、移动机器人路径规划问题和动态任务调度问题展开了研究,主要工作集中在以下方面:首先,提出了融合大邻域搜索的改进差分进化算法求解订单分批问题。结合RMFS系统运行特点,构建了以订单总延迟时间最小为目标的订单分批优化模型。为改善差分进化算法直接求解的缺陷,提出了融合大邻域搜索的改进差分进化算法求解订单分批模型。利用小、中、大三种规模的算例进行仿真实验。结果表明,相较于差分进化算法,改进的算法收敛效果更优,适应度值、方差以及算法运行时间更小,并且订单规模越大,算法的优化效果越明显。然后,设计了融合冲突解决策略的改进A*算法对移动机器人进行路径规划。采用栅格地图法为仓储环境建模,考虑转弯代价及移动机器人空载负载的不同状态,提出了改进A*算法完成全局路径规划。针对移动机器人在行走时可能遇到的冲突及死锁情况,制定了冲突解决策略,并提出了融合冲突解决策略的改进A*算法进行动态路径规划。仿真结果表明,在移动机器人数量变化的情况下,所提的两种算法均能够有效减少路径冲突次数;在任务数量变化的情况下,所提的两种算法均能够有效减少转弯次数;在系统内障碍物实时变化的情况下,采用融合冲突解决策略的改进A*算法,能够减少系统堵塞。最后,构建了动态任务调度多目标模型并采用组合规则动态选取策略求解。针对RMFS系统任务调度包含的两个决策问题,构建了考虑最小化任务完成时间、最小化路径长度、最小化移动机器人使用数量的动态任务调度多目标模型,建立了包含五种规则的调度规则库,提出了基于BP神经网络模型的组合规则动态选取策略进行系统动态任务调度。实验结果表明,BP神经网络模型训练的准确率较高;与固定规则策略相比,组合规则动态选取策略在系统随机变化的情况下具有良好的适应性。

关键词：移动机器人拣选系统大邻域搜索冲突解决策略组合规则动态选取

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