CN119130324B 一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法 （南京航空航天大学）

US2021110334A1,2021.04.15一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智本发明公开了一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，误总成本最小为目标函数的订单任务分批与组嵌入邻域搜索策略改进了传统遗传算法进行问径规划自动化，使得订单拣选延误总成本最小，能够解决企业生产物料供给过程中的仓储拣选26)仓库货架存储策略为集中存储，即相同即物料编号的物料被存放在相同的储货位3约束条件7_10用以解决批次路径问题；上述五个式子中，V表示所有货架点集合，V=bs4时间晚于或等于拣选初始化时刻与拣选过程耗费时间之和；且对于任一拣选员某一批次，5的最优个体x←x9，反之当前最优个体进入下一邻域结构进行搜索，直至遍历所有邻域结2.根据权利要求1所述的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两在指定时间段内收集企业制造车间中产线各工位的物料需求3.根据权利要求1所述的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两设定不同产线工位的物料订单在仓储物料拣选时被作为一个批次进4.根据权利要求1所述一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶6的提高具有举足轻重的作用，而仓储物料供给效率则是直接关系到车间产线生产的效率，7[0014]设定不同产线工位的物料订单在仓储物料拣选时被作为[0021]4)一个批次只能被分配给一个拣货员完成拣选，每个批次的拣货过程不允许中8[0041]约束条件4_6用以解决批次指派问题；上述五个式子中M为所有拣选员集合，M=bmn为二元变9bs次，该批次拣选完工时间晚于或等于上一批次拣选完工时间与该批次拣选耗费时间之和，拣选员的某一拣选顺序，则该批次完工时间不小于拣选员在该顺序的批次拣选完工时间，[0060]t,2e,-A,woeo:[0061]约束条件11_14用以解决拣选时间的连续性及延误时间计算问题；上述五个式子[0083]本发明提出的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，建立了以物料订单拣选总延误成本为目标函数的物料拣选“订单分批_路径规[0084]本发明针对仓储物料拣选问题设计了嵌入邻域搜索策略的遗传算法，并调用“S”成本最小；邻域搜索策略在算法中以4种不同的减少订单延误时间的角度(即4种邻域搜索下物料拣选订单的自动分批及路径规划。[0093]请参考图1，示出了本发明提出一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储[0099]设定不同产线工位的物料订单在仓储物料拣选时被作为条横向甬道之间。在本实例中，设置拣货员有3名，拣货速度为1m/s，其拣货负载固定为[0109]4)一个批次只能被分配给一个拣货员完成拣选，每个批次的拣货过程不允许中[0145]t,2e,-A,woeo;[0150]约束条件4确保每个批次最多只能在某个拣选员的某个批次拣选顺序上被接受一同一时间的每个批次拣选顺序上最多只能处理一个批次；约束条件5确保非空的组合订单[0152]约束条件7确保非空批次中订单所包含的货架点均在某一批次中被全部访问，且确保批次访问路径中的货架节点均能在所包含订单中被找到；约束条件8确保每个批次中待访问货架点均作为实际访问路径节点而存在；约束条件9限定每个批次路径中的任意一[0156]t,20,voeo;eo;[0172]例如在父代染色体A＝[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]上随机选择一个染色体片段[4,5,6,7],将父代染色体片段复制到子代相同染色体位置上，再将父代染色体B＝[9,5,8,4,上的基因值做变动，得到变异的子代染色体；本实施例中交叉算子采取反转突变方法[0174]例如在父代染色体C＝[2,1,4,6,7,9,10,8,5,3]随机选择一段染色体片段[9,10,[0195]本仿真实例选择下午2:00_2:30这一时间段内，制造车间产线工位所需的备料订[0198]本实施例中步骤S4是设置的嵌入邻域搜索策略的改进遗传算法仿真参数如下表4[0201]利用本发明提出的嵌入邻域搜索策略的改进遗传算法，求得拣选结果如下表5所示；拣选结果表明，在3名拣选员存在的条件下(拣选员之间无区本乘以订单拣选延误时间之和)，有效解决了制造工厂物料拣选阶段存在的无科学拣选方效率优化和降本增效提供了科学有效的解决方案。[020