多區(qū)塊倉庫環(huán)境下訂單揀選路線規(guī)劃研究.pdf

1、高效的訂單揀選應(yīng)當(dāng)能夠在最短的時間內(nèi)使用最少的成本完成揀選作業(yè)。與此同時，訂單揀選的優(yōu)化不僅能提高客戶滿意度，還能提高整個供應(yīng)鏈的服務(wù)水平。尤其是近些年，供應(yīng)商管理庫存、電子商務(wù)等新的生產(chǎn)與運營模式的出現(xiàn)，無線射頻識別、倉庫管理系統(tǒng)等信息技術(shù)的引入，給訂單揀選的運作與管理帶來了新的機遇與挑戰(zhàn)。因此，有必要為訂單揀選中的各個環(huán)節(jié)設(shè)計適應(yīng)這種新型作業(yè)環(huán)境的揀選策略。
　　目前，針對揀選作業(yè)各環(huán)節(jié)的相關(guān)研究大多在簡單的、靜態(tài)的、確定的假

2、設(shè)下進行，忽視了作業(yè)環(huán)境中的復(fù)雜因素。具體表現(xiàn)在：多數(shù)揀選策略只針對單個揀貨員設(shè)計，忽視了多個揀貨員間的復(fù)雜關(guān)系；假設(shè)訂單是靜態(tài)生成且內(nèi)容已知，而實際作業(yè)中訂單是動態(tài)實時生成的；假設(shè)訂單揀選作業(yè)時的信息與環(huán)境是完全確定的，忽視了作業(yè)環(huán)境的不確定性。作為處在運作層面的訂單揀選路線規(guī)劃環(huán)節(jié)，其策略直接影響訂單揀選作業(yè)效率和服務(wù)水平。因此，針對實際訂單揀選作業(yè)的復(fù)雜性、動態(tài)性、不確定性環(huán)境設(shè)計相應(yīng)的訂單揀選路線規(guī)劃方法，更具有現(xiàn)實意義。

3、>　　本文從實際項目實踐出發(fā)，以蟻群算法、信息共享等方法與技術(shù)為基礎(chǔ)，從訂單揀選路線規(guī)劃及其相關(guān)環(huán)節(jié)的策略設(shè)計上著手嘗試解決訂單揀選作業(yè)中由復(fù)雜性、動態(tài)性和不確定性產(chǎn)生的問題，本文主要創(chuàng)新點及貢獻分為以下幾個方面：
　　針對多區(qū)塊倉庫下的單個揀貨員，使用基于偏離度的通道訪問策略，構(gòu)建了基于偏離度的訂單揀選路線規(guī)劃算法。該算法通過分析所有在庫區(qū)中的待揀選揀貨點的空間分布，確定當(dāng)前待揀選通道的揀選方式，以取得全局優(yōu)化的效果。在仿真實驗

4、中，偏離度算法的優(yōu)化效果得到了驗證，并且通過分析倉庫布局和揀貨點數(shù)量對算法的影響，表明所有的策略與算法在揀選密度合適的時候才能體現(xiàn)出差異。當(dāng)揀選密度過高，所有策略與算法都會迫使揀貨員走過全部通道而不具備優(yōu)化空間。
　　針對兩個揀貨員同時在倉庫中進行揀選作業(yè)會發(fā)生堵塞的情況。本文給出了一個基于蟻群算法的考慮雙揀貨員堵塞的訂單揀選路線規(guī)劃算法A-TOP。使用禁忌表和邏輯距離的概念，將第二揀貨員在作業(yè)過程中可能遇到的堵塞考慮在內(nèi)，為第二

5、揀貨員構(gòu)建出一條降低包括等待時間在內(nèi)的訂單揀選服務(wù)時間的路線。隨后，在仿真實驗中，驗證了A-TOP的有效性和各種實驗參數(shù)對堵塞和算法表現(xiàn)的影響。實驗中，A-TOP由于一方面蟻群算法得出的路線本身就比較短，另一方面在構(gòu)建過程中又考慮了堵塞，所以在大多數(shù)情況下，A-TOP的訂單揀選服務(wù)時間都是最短的。
　　在考慮雙揀貨員堵塞的訂單揀選路線規(guī)劃基礎(chǔ)上，開展考慮多揀貨員堵塞和不確定信息環(huán)境下的訂單揀選路線規(guī)劃研究。將A-TOP做了兩方面擴

6、展，一方面，通過修改A-TOP的堵塞判斷規(guī)則和算法流程，使其成為能夠應(yīng)對多揀貨員堵塞的訂單揀選路線規(guī)劃算法A-MOP；另一方面，修改應(yīng)對堵塞的流程，提出了能夠處理不確定信息環(huán)境下多揀貨員堵塞的訂單揀選路線規(guī)劃算法A-MOP-N。
　　為了滿足在線訂單高即時響應(yīng)和短處理時間的需求，本文提出了能夠?qū)⑿碌接唵渭磿r分配給作業(yè)中的揀貨員執(zhí)行并重新規(guī)劃揀選路線的訂單分配與路線規(guī)劃算法Green-Area。該方法去掉了常用的訂單分批策略中等待批