基于智能優(yōu)化算法的人工揀貨倉庫的倉儲問題研究.pdf

1、隨著物流行業(yè)的快速發(fā)展，倉儲被要求能快速的處理訂單以滿足顧客的需求，倉儲作業(yè)的復(fù)雜度和顧客需求多樣性不斷增加，如何實現(xiàn)快速備貨已成為了制約企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵，對倉儲作業(yè)單位的布局優(yōu)化和備貨路徑的優(yōu)化可分別提升訂單的外部處理效率和內(nèi)部處理效率，進(jìn)而提高企業(yè)的倉儲作業(yè)整體效率、降低倉儲作業(yè)成本、提升顧客的滿意度。
　　針對一汽國際物流有限公司按經(jīng)驗選擇備貨路徑、存在呆料、訂單處理速度慢等問題，首先,本文對公司的倉儲作業(yè)進(jìn)行了歸結(jié)和劃分，用

2、SLP方法對企業(yè)的倉儲作業(yè)單位進(jìn)行了布局優(yōu)化，從而優(yōu)化了企業(yè)的倉儲物流，提升了訂單的外部處理速度。
　　其次，本文對備貨路徑優(yōu)化問題相關(guān)智能算法進(jìn)行了分析，并著重研究了適用性較好的蟻群算法和遺傳算法；對蟻群算法對參數(shù)比較敏感、參數(shù)設(shè)置缺乏指導(dǎo)的現(xiàn)狀，用遺傳算法對蟻群算法的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，提升了蟻群算法的性能，并以典型的路徑優(yōu)化問題模型為例，證明了參數(shù)優(yōu)化的有效性。
　　再次，本文以雙區(qū)型倉庫為基礎(chǔ)，對于訂單中貨物需求量比較大