为提高机器人移动货架系统(Robotic Mobile Fulfillment System, RMFS)的拣选效率,考虑补货对订单拣选过程的影响,研究RMFS中订单拣选与补货储位分配同步问题。以拣货和补货货架总搬运距离最短为目标,建立混合整数非线性规划模型...
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为提高机器人移动货架系统(Robotic Mobile Fulfillment System, RMFS)的拣选效率,考虑补货对订单拣选过程的影响,研究RMFS中订单拣选与补货储位分配同步问题。以拣货和补货货架总搬运距离最短为目标,建立混合整数非线性规划模型,并进行线性化处理。根据拣货过程与补货过程相互影响的特点,设计多策略协同改进的粒子群优化算法对模型进行求解。数值实验结果表明,与精确算法、传统粒子群算法与遗传算法相比,提出的多策略协同改进粒子群优化算法在求解效果上有较明显的优势,且问题规模越大,优势越显著。与企业常用的拣货和补货单独决策相比,订单拣选与补货储位分配同步优化结果更具有优越性。此外,随着货架储位个数与每批次中订单个数的增加,货架移动距离呈现递减趋势。
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