【摘 要】
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近年来,淘宝、京东和拼多多等电商平台实现了全行业线上渗透,网络购物成为人们购买日常生活用品的首选方式,导致中国快递包裹的数量呈现爆炸式增长的趋势。而新冠疫情限制了人们的日常出行,各大电商巨头纷纷拓展社区团购业务以及开启网络直播带货等新型的购物方式,因此提升仓储作业效率和物流技术迫在眉睫。本文对“货到人”拣选模式下的可移动式货架智能仓储系统开展了研究,针对仓库拣选路径规划和仓库货位分配两个独立环节进
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近年来,淘宝、京东和拼多多等电商平台实现了全行业线上渗透,网络购物成为人们购买日常生活用品的首选方式,导致中国快递包裹的数量呈现爆炸式增长的趋势。而新冠疫情限制了人们的日常出行,各大电商巨头纷纷拓展社区团购业务以及开启网络直播带货等新型的购物方式,因此提升仓储作业效率和物流技术迫在眉睫。本文对“货到人”拣选模式下的可移动式货架智能仓储系统开展了研究,针对仓库拣选路径规划和仓库货位分配两个独立环节进行问题分析之后,提出AGV任务调度与货位分配的协同优化模型,并实现了基于云计算的智能仓储系统多AGV任务调度与货位分配协同优化算法。本文的主要研究成果如下:1.本文提出了一种适用于仓储机器人路径规划的人工蜂群-自适应遗传算法。结合“货到人”拣选模式下的可移动货架仓储环境布局的特点,建立仓库环境的二维栅格地图,通过建立以路径长度、路径转弯次数和机器人运行能耗为优化目标的适应度函数。通过在不同大小的栅格地图中进行仿真实验分析,以及使用Turtle bot机器人对改进的人工蜂群-自适应遗传算法进行了实验验证。2.本文提出了一种基于NSGA-II的多目标仓库货位分配优化算法。设计了一种结合储位索引号与货品类别号的整数染色体编码方式。进一步,基于货架的稳定性、商品的出入库效率、货品之间的相关性以及拣货通道的繁忙度建立多目标货位优化模型。通过仿真实验证明了本文改进的自适应NSGA-II算法的有效性。3.设计并实现了基于云计算的智能仓储多AGV调度与货位分配协同优化算法。针对可移动货架仓储系统,结合仓储作业流程的特点,以AGV完成拣选货物任务的时间最短为优化目标,提出多AGV调度与货位分配协同优化模型。搭建Hadoop集群的实验平台,使用基于Map Reduce框架实现的Apriori算法对阿里云天池实验室公开的淘宝顾客历史订单的商品数据集进行商品之间的关联度分析,得到商品之间的关联度矩阵。根据用户的订单实例,进行商品货位分配以及4台AGV小车的拣货任务调度试验,证明了本文提出的AGV任务调度与货位分配协同优化方法能有效提高仓库的拣选效率。
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