基于訂單協(xié)同與準時發(fā)貨的多機器人自動化倉儲系統(tǒng)調度與算法研究.pdf

1、近年來，隨著互聯(lián)網的普及，人們開始習慣于在網絡平臺上進行購物。電子商務利用科技能夠方便快捷的使人買到滿意的商品，目前已進入高速發(fā)展的時期。根據(jù)近幾年來“雙十一”的數(shù)據(jù)表明，中國的電商在全世界已經名列前茅，但倉儲物流已經成為電商送單的瓶頸。為了適應電子商務的發(fā)展，中國很多企業(yè)都致力于自身供應鏈建設，例如京東和阿里巴巴。供應鏈的核心競爭力是物流系統(tǒng)，特別是配送中心，因為它是商品在上流客戶與下流客戶之間流通的橋梁。
　　與傳統(tǒng)倉儲系統(tǒng)相

2、比，自動化倉儲系統(tǒng)具有物品流通效率高、空間利用能力強等優(yōu)點，這使得它成為當前最適用于電子商務配送下的倉儲系統(tǒng)，特別是多機器人自動化倉儲系統(tǒng)，如亞馬遜的kiva系統(tǒng)。電子商務與其他傳統(tǒng)的營銷模式相比，在物流領域有著自己獨有的特點，如多批次、小批量的訂單和訂單快速反應的客戶需求，這也使得對配送中心的效率提出了更高的要求。
　　因此，如何對電商營銷模式下多機器人自動化倉儲系統(tǒng)中涉及的分揀策略進行優(yōu)化，全面提升其訂單處理能力，并進行數(shù)學優(yōu)

3、化問題建模，結合準時交貨制約實現(xiàn)空間資源的最優(yōu)利用，是本文的研究重點。
　　本文分析了現(xiàn)有電商營銷模式下存在的訂單作業(yè)連續(xù)性差、訂單作業(yè)不協(xié)同、訂單完工不準時、包裝擁擠等問題，提出以訂單完工準時和同訂單商品作業(yè)協(xié)同為調度目標，并建立了相對應的目標函數(shù)，最后對其進行了多目標歸一化處理。針對該目標函數(shù)的特征，本文設計了 PSO-DE(Particle swarm optimization algorithm-double encodi

4、ng）算法進行優(yōu)化，并通過敏感度測試對其參數(shù)進行了調整及校正，使得目標函數(shù)能夠取得較好的求解。此外，本文引入 GA(Genetic Algorithm）算法與PSO-DE算法進行比較分析，從而驗證后者的優(yōu)化性能。通過對不同規(guī)模問題進行測試比較，結果證明PSO-DE算法在最小化協(xié)同度和最大化滿意度上優(yōu)化效果更好。文章的主要內容與成果包括：
　?。?）分析了現(xiàn)有電商營銷模式下自動化倉儲系統(tǒng)的現(xiàn)狀，考慮到屬于同一批訂單的商品完成的同時性

5、問題，通過訂單和商品的雙重編碼方式來建立相應的仿真模型，使得同一訂單的商品在差不多的時間間隔內同時早搬運或者晚搬運。
　?。?）分析了系統(tǒng)的訂單處理過程及訂單處理總時間，明確了本文系統(tǒng)優(yōu)化的具體優(yōu)化目標和方法，根據(jù)現(xiàn)有系統(tǒng)存在的訂單作業(yè)不協(xié)同，打包環(huán)節(jié)堵塞嚴重，不能準時交貨等問題，提出配合改進性設計的訂單分配、訂單排序優(yōu)化策略，以訂單協(xié)同和準時發(fā)貨為調度目的，從而實現(xiàn)提高系統(tǒng)訂單處理效率的目標。
　　（3）對電商營銷模式下多

6、機器人自動化倉儲系統(tǒng)分揀過程中調度問題建立數(shù)學模型，設定假設，確定參數(shù)，設置約束條件，建立目標函數(shù)。
　?。?）通過分析現(xiàn)有的優(yōu)化算法，提出了選擇PSO算法的實用性，并根據(jù)模型需要，提出一種基于訂單和商品的雙重編碼方法，雙重編碼方案可以很好的促進訂單協(xié)同作業(yè)，此外，雙重編碼對訂單準時交貨也有一定的保證。
　　（5）對提出的算法性能和效率進行測試和優(yōu)化，主要包括算法本身的參數(shù)敏感度測試和算法之間的對比測試，通過參數(shù)敏感度測試選