外文翻译=企业订单拣选优化问题研究自动化仓库.doc
立体仓库巷道式堆垛机设计及运动仿真-三维图运动仿真机械毕业设计CAD图说明书论文
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立体仓库
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外文资料名称:Research on the Order Picking Optimization Problem of theAutomated Warehouse外文资料出处:2009 Chinese Control and Decision Conference附 件 : 1.外文资料翻译译文 2.外文原文 指导教师评语: 签名: 年 月 日企业订单拣选优化问题研究自动化仓库马淑华、郝燕珠冯颖萱译摘要:自动化存储和检索系统(AS/RS)的使用日益增多,这就需要计算机化的存储和检索系统支持调度和拣选决策的控制算法。这项研究解决了一个订单拣选问题一种多通道的自动化仓库,其中堆垛起重机执行存储和检索操作,每个项目都可以可在多个存储位置找到。我们的目标是提出算法,以尽量减少总时间旅行的车辆堆垛机完成订单的检索过程。旅行商问题(TSP)可以计算出最短路径城市之间的距离、自动化仓库的拣货问题和TSP问题是相似的。在本文中,我们使用求解拣货问题的递推算法。实验证明,该方法能有效地解决订单选择优化问题堆垛机系统对于提高堆垛机的工作效率具有重要意义。最后,给出了递归算法。已应用于实践。关键词:AS/RS、TSP、堆垛机、递推算法、拣选优化1前言 随着现代科技的不断发展和进步,用于储存任何不同种类产品的自动化仓库在许多地方得到了极大的推广。无论是工业领域、生产领域,还是在生活领域的分布层面1。流行的主要原因是因为这类系统的特点在于其可靠性,在于是否有可能将这些系统与其他系统结合起来。尽量减少人为干预,和巨大的经济优势,再加上消除重复的、有时是危险的人员的操作,但也是在可能的情况下,以链接其管理系统与信息系统管理客户订单2。 自动化仓库极大地提高了应用的生产力。但是,也存在一些困难需要解决的问题,如顺序排序、资源配置等。为每个细列项目分配任务,生成一个订单拣选;每台堆垛机的顺序;以及补货计划。第三项任务与其他三项任务密切相关。因此,最好能用以下方法一并解决这四个任务。然而,这样的模式将过于复杂。事实上,建模的综合问题是为每个细列项目分配资源,并生成 资源。每台堆垛机的拣货顺序太复杂,以至于如何在合理的时间内求解优化问题。在这种情况下,如何求解优化问题是的关键问题,是进一步提高登记册系统的效率。在过去,一个简单的算法,如:蚁群算法、遗传算法3-5、模拟,退火算法等,用于解决TSP,是可行的。但往往难以运用到实践中。为了克服上述的一些问题,我们又开发的生产/仓储递归算法,调度和控制系统6。递归式的目的是算法是确定最短的路径(以一个行走时间)通过求TSP7。 递归算法在工程中得到了广泛的应用。它是用TSP的递归解来描述和说明的,可在大规模并行和分布式的计算机8应用。充分考虑到根据修正后的算法,由登记册系统本身进行合理地修改,递归算法将解出在实际应用中选取顺序优化问题。2 仓库的组成 仓库(图1)是全自动的,它有四个货架(图2),可以沿X轴移动;一台移动式堆垛机,可以进行三自由度的移动。此外,它还有其他辅助部分。在不操作的情况下,货架是封闭的。作业时,根据收货指令打开货架,堆垛机可进行存储/取货操作。仓库可以减少仓储面积,提高仓储利用率,改善工作环境,实现自动化管理9。3 途径优化设计仓库系统的主要任务是存储和检索货物10。货物空间的实时分布包含两部分。一、分配最好的货物空间材料的储存;二、选择最佳的货位,为材料出库11。在TRS中,最基本的货运空间优化的目标是合理的货运,为提高效率而作出的安排。然而,评价合理性的最重要指标:货物的分布是指操作时间的储存或路径选定。3.1 采摘作业原理在AS/RS中,拣选操作流程通常为:1、由机器操作员完成;首先,机器仓库管理操作员获得任务清单后,对任务中的每一项进行操作,根据任务列表,可以操作自动控制堆垛机,以完成任务。当所有任务完成或货物箱子已经装满,堆垛机将返回到起始位置,并将货物卸下12,拣选。操作流程如图3所示。堆垛机的拣选作业可归纳为以下问题由采摘操作流程。要假设有N个采摘操作任务,相应有N个站点需要等待堆垛机到达。堆垛机从初始位置开始运行,将分别到达N个站点。而且,每个站点只能到达一次。最后,堆垛机退回到初始位置13。那么如何解决堆垛机运行的最短路径是论文中的关键问题。上述问题与TSP类似。TSP14是最广泛研究的NP-hard组合优化的其中之一。问题是它的陈述简单得令人费解,但它的问题仍然是最具有挑战性的问题之一。TSP的简单描述是给出一条覆盖所有城市的最短路径15。现将旅行推销员问题应用于堆垛机拣选作业控制系统,即找到一条路径T=(t1,t2 , ,tn ),使公式(1)最小。在(1)中,ti为货位数,i为自然数,d为两个货位之间的距离。随着货位数的增加,搜索空间的求解难度增大。其可能路径的结果为(n -1)!/ 2 。关于自动化仓库的订单拣选优化问题的研究,我们会知道,计算的复杂程度与堆垛机访问货位数相同。在如此大的空间中寻找最优解,传统方法计算难度较大。因此,本文利用C+程序设计了求解堆垛机系统TSP问题的算法。3.2 基本条件本系统是根据以下条件来分析的。(1)货物的存储/检索(S/R)方式为单位装载格式:有三个通道,四个架子和一个堆栈机。堆垛机可在通道两侧作业。(2)货架为矩形。初始位置是在左下角的搁板。L是长度的架子,H是架子的高度,它们是已知的。更重要的是,它们足够大。堆垛机从最初的位置来,将能够达到他们的方向的最大速度。堆垛机到达货架最远处垂直和水平方向所需的时间不同。(3)系统内有多种商品。每个托盘可以只拿一种货物,而所有的托盘都是同样的。任何托盘都可以放置在任何货舱内。货架对各种商品的需求是固定的,而且是已知,且货物之间互不关联。(4)堆垛机作业模式为混合模式。堆垛机的移动在水平和垂直方向上是同时进行的。此外,堆垛机的加速度和重量也在不断增加。减速是线性的。为了简化处理,在此 堆垛机只有一个速度,即它的最大速度。3.3 TSP的递归算法两个随机货位之间的距离:货位以(x,y)显示,x为行,y为层。两个货位: i(x1 ,y 1)和 j(x2 ,y 2),用来展示它们之间的距离。堆垛机从起始位置开始执行多项任务。该任务包括五个货物的场地选择。(6, 4), (11, 4), (12, 2), (13, 1), (14, 5).当任务完成后,堆垛机返回到初始的位置。以上五个位置分别是在 代表1、2、3、4、5。在任务列表中,每个任务都是随机的,堆垛机经过货场也是随机的。针对这种情况,做如下假设:(1)当堆垛机去取货时,是在水平和垂直方向的高速运行。忽略了制动和启动过程。(2)堆垛机的存贮/回收(S/R)速度为平稳持续的。它不会因为改变顺序而改变。堆栈从点(x1 , y1)到另一个点(x2 , y2)的运行时间计算如下:Vx:堆垛机的水平速度。Vy:堆垛机的垂直速度。当H=L=1 ,Vx=3,Vy=1时,从点2(11,4)到点3(12,2)的时间为T23 。在(2)中,我们可以计算出以下结果。T23 = 2d23=VxT23=6。我们可以通过C程序获得任意两个货场的距离。距离见表1。当使用递归过程来解决TSP问题时,在这个过程中,我们可以看到 解决步骤如下:第一步:找到所有可能的经验序列。第二步:比较所有顺序下的路径。最后一步:找出最短的距离。如何通过所有可能的经验之路应作为递归问题的一个焦点。在距离的计算、比较和更新,它们是与循环法类似。第n-1层是否要在递归调用中经历过,这需要由通过货物空间的n层来判断。如果所有的货物空间都已经被体验过了,递归式的调用计算后返回上一层。比较和更新距离。如果它不是有经验的,那么就选择非经验的货位,以增加了已经经历过的货源空间,并一起传递给n+1层。这里的参数是n层的调用可以看成是有的货物空间。经验,并已被确定为最短的时间。距离,结果可以更新为最短的距离和经历过的序列。3.4实验结果由于递归过程结构清晰,递归过程容易读懂,也更容易验证程序的正确性。所以在本文中,我们用递推的方法来求解一个6*6矩阵所描述的有向图的旅行商问题。在本文中,使用C+程序设计算法,以及算法成功地应用于操作系统的选择堆垛机系统。图4是运行的结果。从程序的结果来看,我们可以得出最优解(4 3 5 2 1)的解,即堆垛机的最佳路径是从4货位到3货位,再到5货位、2货位和1货位。最后,回到起点位置。最短路径距离为42。4 结论本文提出了一种基于TSP的求解方法基于递推算法的船舶拣货优化自动化仓库。递归算法计算利用最短路径和最小距离C+程序设计语言。实验与工程应用结果表明,采用递归算法可以很好地解决这一问题解决TSP问题是完全可行的。一种新方法的可行性通过计算距离来计算特定路径。这个这种方法提高了自动化系统的效率仓库。另外,在实际应用中工程上,该算法可以通过控制来实现系统(PC机),可适应自动堆垛机运行单独使用PLC程序。订单拣选研究自动化系统的优化问题具有普遍性对解决其他实际应用的意义项目优化问题。虽然算法有在一个真正的仓库里经过测试和证明,有很多今后要做的工作。随着快速普及自动化仓库的研究与发展,仓库优化将有广阔的空间和空间发展。选择最短路径和最小路径距离需要考虑许多因素。不同的仓库需要不同的策略。智能仓库是未来研究的另一个方向。参考文献1 J.P. van den Berg, W. H. M. Zijm. Models for warehouse management, Classification and examples, Int. J. Production Economics, Vol.59, No.3, 519-528, 1999.2 Valentina Colla, Gianluca Nastasi, Nicola Matarese, etc. Simulation of an automated warehouse for steel tubes, International Conference on Computer Modelling and Simulation, 150-155, 2008.3 Byung-In Kim, Heragu. S.S, Graves. R.J, St Onge. A. Intelligent agent based framework for warehouse control. System Sciences, Proceedings of the 37th Annual Hawaii International Conference, 142-144, 2004.4 Meijuan Li, Xuebo Chen, Meifeng Zhang. Optimal Scheduling Approach of Storage/Retrieval Equipments Based on Genetic Algorithm, Intelligent Control and Automation, 3345-3348, 2006.5 Meijuan Li, Xuebo Chen, Chenqi Liu. Pareto and Niche Genetic Algorithm for Storage Location Assignment Optimization Problem, Innovative Computing Information and Control, 465-465, 2008.6 Kirpatrick S, Gelatt CD and Vechi MP. 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