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      多穿梭板自動化存取系統(tǒng)貨位分配優(yōu)化研究

      2018-05-22 06:26:54冉文學(xué)余麗艷
      物流技術(shù)與應(yīng)用 2018年5期
      關(guān)鍵詞:貨位貨架指令

      文/冉文學(xué) 余麗艷

      在整個物流行業(yè)發(fā)展進(jìn)程中,因為物流活動的發(fā)生,空間和成本問題,我們需要對物流倉儲系統(tǒng)進(jìn)行全面的優(yōu)化設(shè)計,來提高作業(yè)效率及空間利用率并且降低勞動力成本。多穿梭板自動化存取系統(tǒng)既具有空間利用率高、存儲容量大等優(yōu)點,又具有靈活性高和周轉(zhuǎn)效率高的優(yōu)越性,較其它存儲系統(tǒng)具有更高的吸引力,是少品種、高密度、高柔性等動態(tài)貨物存取的最佳選擇之一。

      一、國內(nèi)外相關(guān)研究綜述

      多穿梭板自動化存取系統(tǒng)具有多重優(yōu)點,是少品種、高密度、高柔性等動態(tài)貨物存取的最佳選擇之一

      Anna Azzi和Daria Battini(2011)等人提出以穿梭車的行走時間來預(yù)測多穿梭車自動存儲系統(tǒng)(揀選系統(tǒng))的系統(tǒng)性能,為證明其方法的有效性,采用蒙特卡羅模擬將所構(gòu)建的模型與傳統(tǒng)方法進(jìn)行了分析對比;Shin-Ming Guo和Tsai-Pei Liu(2010)研究了雙穿梭板在系統(tǒng)中的使用,分析了不同存儲分配問題對雙梭系統(tǒng)性能的影響,以及在多通道存儲環(huán)境下雙梭系統(tǒng)的優(yōu)勢;Tzur M,Drezner E(2011)通過分析穿梭板及升降機(jī)的運行時間,建立貨架內(nèi)設(shè)備運輸托盤物資的時間模型,應(yīng)用啟發(fā)式優(yōu)化方法評估系統(tǒng)性能,得到穿梭板的最優(yōu)分配策略;Carlo H J(2012)等人研究了兩個共桅升降機(jī)的調(diào)度問題,提出了兩種評估函數(shù),以量化和描述這兩個升降機(jī)的效率和相互影響,根據(jù)工作要求及等待時間,通過啟發(fā)式函數(shù)進(jìn)行作業(yè)的優(yōu)化分配;Ekren BY、Heragu SS(2011)等人考慮了系統(tǒng)中穿梭板和提升機(jī)的數(shù)量配置的合理性問題;Lu Chen和Andre’Langevin(2010)等人針對貨物存取過程中出現(xiàn)的時間交叉滯留和考慮貨位充分利用等問題,提出行之有效的解決辦法,將自動化立體倉庫的貨位分配和時間交叉等問題有效解決。

      付曉峰(2015)等人對多模式自動化存取系統(tǒng)的設(shè)備調(diào)度和多臺獨立升降機(jī)的任務(wù)分配進(jìn)行了研究;郭麗紅(2013)對多層穿梭車系統(tǒng)中每層一臺穿梭車和m層n臺穿梭車兩種形式的揀選優(yōu)化問題進(jìn)行了建模,并采用遺傳算法和精確算法給模型進(jìn)行仿真;宋宇博(2015)等人通過對自動化存取系

      二、多穿梭板自動化存取系統(tǒng)及其運作模式

      1.多穿梭板自動化存取系統(tǒng)

      多穿梭板自動化存取系統(tǒng)是由高速穿梭板和垂直提升機(jī)、高層貨架系統(tǒng)、輸送系統(tǒng)以及“貨到人”揀選站臺等組成。該系統(tǒng)在同一層面上的軌道是相互連通的,不同軌道層面又通過垂直提升機(jī)來上下聯(lián)通,穿梭板既可以通過同層面的軌道相互聯(lián)通,也可以通過垂直升降機(jī)變更到不同的層面,由此實現(xiàn)系統(tǒng)的自動化存取作業(yè)。

      2.運作模式及其優(yōu)點

      可以根據(jù)實際作業(yè)量的大小靈活調(diào)整穿梭板數(shù)量是多穿梭板自動化存取系統(tǒng)的優(yōu)勢。當(dāng)系統(tǒng)出入庫流量較小時,可在不同巷道的不同層之間共用一個穿梭板,以降低倉庫的建設(shè)成本及后期設(shè)備的維護(hù)成本;若某局部系統(tǒng)出入庫流量較大,則可根據(jù)需要在各巷道的各層配置相應(yīng)數(shù)量的穿梭板,以滿足系統(tǒng)出入庫流量的需要。

      三、多穿梭板自動化存取系統(tǒng)貨位分配優(yōu)化模型的構(gòu)建

      1.模型符號及說明(如表1)

      2.模型描述

      根據(jù)出入庫隊列的長度,可將多穿梭板自動化存取系統(tǒng)劃分為多個指令周期,系統(tǒng)按照指令周期模式進(jìn)行運作,單個指令周期內(nèi)最多可以完成的存貨操作和取貨操作的貨物單元都為 ,據(jù)此我們假設(shè)高層貨架系統(tǒng)內(nèi)有 臺穿梭板( )。根據(jù)系統(tǒng)存取貨物隊列的相關(guān)情況,穿梭板可以進(jìn)行單一任務(wù)式和復(fù)合式兩種指令周期作業(yè)的方式,其中單一任務(wù)式是指穿梭板單次行程時只完成 個貨物單元的存貨或取貨操作,而復(fù)合式是指穿梭板單次行程同時完成 個貨物單元存貨操作和 個貨物單元取貨操作。本文研究對象為復(fù)合式指令周期,以最小化指令周期內(nèi)存取貨物的時間距離為研究目標(biāo),通過對多穿梭板自動化存取系統(tǒng)貨位分配進(jìn)行建模。

      表1:符號說明表

      圖1:染色體編碼設(shè)計

      表2:不同優(yōu)化方式仿真結(jié)果對比

      為便于研究,在確定貨位優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)之前,本文假設(shè):

      (1)以單元貨格式表示自動化立體倉庫系統(tǒng)的存取方式。

      (2)貨架為矩形結(jié)構(gòu),并且出入庫站臺位于一側(cè)貨架。貨架的長度及高度能夠使穿梭板及提升機(jī)以最大速度在水平及垂直方向上行駛。

      (3)系統(tǒng)中所有物料單元都是統(tǒng)一的。貨架上的貨位尺寸相同,并且任意一個物料單元都能夠被存放在貨架上的任意一個貨位。

      (4)各種貨物的需求是已知、且固定的,貨物之間無相關(guān)性。

      決策變量假設(shè)如下:

      ,取1表示在一個任務(wù)指令周期內(nèi),貨物 位于在貨位 處,,否則取0;

      一個任務(wù)指令周期內(nèi)多穿梭板自統(tǒng)的動態(tài)貨位分配進(jìn)行研究,包括多指令周期的動態(tài)貨位分配,以出入庫的操作完成時間作為模型優(yōu)化的整體目標(biāo),并設(shè)計單親遺傳算法對模型具體求解。

      綜觀以上學(xué)者的研究成果,我們不難發(fā)現(xiàn):現(xiàn)有對自動化倉儲系統(tǒng)的研究主要集中在穿梭板和提升機(jī)運輸環(huán)節(jié),而關(guān)于貨位分配優(yōu)化的研究主要只考慮了貨物間的相關(guān)性、貨物的周轉(zhuǎn)率以及貨架穩(wěn)定性等因素,對影響貨位分配方案研究還很少。動化存取系統(tǒng)的貨位分配可歸為組合優(yōu)化問題,由此可構(gòu)建優(yōu)化模型如下:

      圖2:貨位初始分配圖

      圖3:遺傳算法尋優(yōu)過程

      約束(2)令一個空貨位上存放一種物料;

      約束(3)令一個空貨位存放的物料種類小于等于1;

      約束(4)表明只能從一個存有該物料的貨位集合中獲取所需的物料;

      約束(5)意味著一個存貨貨位至多取一種所需的物料。

      在穿梭板數(shù)量和貨位規(guī)模變化的情況下,仍可用該模型對貨位分配進(jìn)行優(yōu)化。總和為編碼的長度。三穿梭板自動化存取系統(tǒng)一個任務(wù)指令周期內(nèi)的貨位選擇,方案如圖1所示,待取貨物分別以A、B和C表示,為了滿足存取貨約束需保證從空貨位片段中選取三個空貨位,在存有A、B、C的貨位片段中各選取一個貨位, 本文選取{5、7、28}三個空貨位進(jìn)行存貨,在7、13、3的編號貨位中分別取出貨物A、B、C。

      (2)生成初始種群

      考慮到本研究采取的編碼結(jié)構(gòu)取值約束的特殊性, 如果采取完全隨機(jī)的方法生成初始種群,將會產(chǎn)生大量的不可行解,導(dǎo)致算法難以進(jìn)行。為避免這種情況的發(fā)生,本文對于采用生成初始種群的隨機(jī)方法需考慮分片段貨位數(shù)量的限制,種群規(guī)模的大小選擇從理論上來說越多越好, 但為方便迭代計算,方便后續(xù)遺傳操作,本文取編碼長度為2或4等的偶數(shù)倍表示種群規(guī)模。

      (3)適應(yīng)度函數(shù)和種群選擇

      在選擇過程中,通常會用與求最優(yōu)解的目標(biāo)函數(shù)相關(guān)的適應(yīng)度函數(shù)(fitness function),來分析評價這些染色體,然后再通過遺傳算法來選擇出較優(yōu)的染色體。適應(yīng)度函數(shù)的選擇尤為重要,在遺傳算法的操作開始就是依據(jù)適應(yīng)度函數(shù)評價出來的染色體,如果適應(yīng)度函數(shù)選擇失誤,那將會影響到整個遺傳算法的收斂,同時最終結(jié)果也無法保證最優(yōu)。

      由上面構(gòu)建的目標(biāo)函數(shù)可知,本文解決的問題為目標(biāo)函數(shù)為最小問題,則可設(shè)立如下的適應(yīng)度函數(shù):

      式中 為目標(biāo)函數(shù)界限的保守估計值。

      三、實例分析

      1.實例概況

      為了便于研究,本文設(shè)定某穿梭板自動化存取系統(tǒng)中的穿梭板數(shù)量為3,貨架規(guī)格為1排15列10層,共150個貨位,相鄰兩個貨位之間的垂

      3.遺傳算法求解模型

      (1)染色體編碼設(shè)計

      本文采用與待選貨位集合映射的二進(jìn)制編碼方法對染色體進(jìn)行編碼設(shè)計,以“空貨位+取貨貨位”的編碼順序進(jìn)行排列,包括了上下兩層,上層表示待選貨位集合編號,下層表示是否選擇對應(yīng)貨位的 0 - 1碼值,任務(wù)周期內(nèi)空貨位的個數(shù)和待取貨物的貨位個數(shù)的直方向距離為0.6m,水平方向距離為0.75m,設(shè)穿梭板行駛的速度為6m/s,高速提升機(jī)的速度為2.5m/s。圖2為系統(tǒng)貨位的初始分布情況,方格右上角表示貨位編號,存儲的物料類型用方格內(nèi)的字母表示,若方格內(nèi)無字母,則表示該貨位為空貨位。一個指令周期內(nèi)需要取出貨物M、N和O;存入貨物P、Q和R。

      2.求解分析

      在利用遺傳算法迭代計算前,需設(shè)定如下參數(shù):

      提取指令周期內(nèi)可訪問到的所有貨位的集合,即空貨位和存儲貨物M、N、O 的貨位集合, 按“空貨位+取貨貨位”的順序?qū)θ旧w基本結(jié)構(gòu)的形成進(jìn)行排列;

      采用0-1編碼以形成個體種群,編碼長度為100,種群規(guī)模為200;

      取交叉率 ,變異率 ;

      最大迭代數(shù)500;

      適應(yīng)度函數(shù):

      圖3是遺傳算法尋優(yōu)的過程。種群平均適應(yīng)度在遺傳操作的開始較高,隨后以較快速度下降,至200左右種群能被有效地控制在一定水平,種群質(zhì)量有明顯的提高,即可獲得穩(wěn)定解。

      本文采用Matlab2013b對本文所構(gòu)建的模型進(jìn)行編程語言的設(shè)計,為驗證模型的有效性,分析比較不同貨位規(guī)模情況下,所構(gòu)建模型對貨位分配的優(yōu)化程度,本文采用“最鄰近”法(COL)與本文所構(gòu)建的優(yōu)化模型進(jìn)行仿真對比,以復(fù)合指令任務(wù)完工時間為分析對象,得出貨位分配優(yōu)化程度的平均改進(jìn)率,得到表2所示結(jié)果。

      由表2中的結(jié)果,我們不難得出以下結(jié)論:

      (1)本文構(gòu)建的模型在穿梭板數(shù)量及貨位規(guī)模相同的情況下,相比“最鄰近”法,任務(wù)完工時間明顯縮短,本文構(gòu)建的優(yōu)化模型優(yōu)于“最鄰近”法;

      (2)系統(tǒng)的改進(jìn)率,隨著貨位數(shù)的增加而增加,改進(jìn)率增幅逐漸減??;

      (3)運用本文所構(gòu)建的模型對多穿梭板自動化存取系統(tǒng)進(jìn)行貨位分配優(yōu)化,能夠縮短貨物的存取時間,存取效率有明顯提高。

      四、結(jié)束語

      本文將多穿梭板自動化存取系統(tǒng)的貨位分配問題歸為組合優(yōu)化問題,將最小化指令周期內(nèi)存貨、取貨時間作為優(yōu)化目標(biāo),針對不同穿梭板的數(shù)量以及貨物的整體特征來建立數(shù)學(xué)模式,采用方法模型為遺傳算法,對于多穿梭板自動化存取系統(tǒng)下的貨位分配問題有一個有效的討論,相對于以前的研究,本文更加注重高速穿梭板這一調(diào)度工具自身的特點,綜合考慮多個因素對系統(tǒng)貨位分配決策的影響,使模型具有通用性。最后將本文所構(gòu)建的模型與傳統(tǒng)的最鄰近法貨位分配策略進(jìn)行模擬仿真,通過分析對比仿真結(jié)果,驗證了模型的有效性,并對于企業(yè)或相關(guān)組織在此類問題上有一定指導(dǎo)作用。

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