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    基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法技術

    技術編號:44410289 閱讀:3 留言:0更新日期:2025-02-25 10:23
    本發明專利技術屬于公開了一種基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法;首先,對倉庫及其中的貨架進行三維數字化建模;然后,以物資穩定性原則、物資最快出庫原、物資聚合性原則、異物資相關度原則構建多目標貨位分配優化數學模型;最后,采用自適應遺傳算法對多目標貨位分配優化數學模型進行求解,求得的最優解即為當入庫前物資的最優貨位分配方案。發明專利技術方法能夠有效優化入庫物資的貨位分布,從而極大提升自動化立體倉庫的存儲效率和運行效率,降低倉庫的運維成本。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術屬于自動化立體倉庫倉儲,具體涉及一種基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法


    技術介紹

    1、在經濟環境和相關政策的影響下,全球倉儲的效率和管理水平正在迅速增長并穩步發展。由于土地空間減少、勞動成本增加以及對倉庫效率的物流需求增加,需要提高空間利用率、降低勞動成本、增強快速響應能力并提高操作精度。倉庫布局、貨物位置分配和倉庫調度是倉庫運營和倉庫管理的重要組成部分,已引起全球學者的關注。

    2、自動化立體倉庫是一種先進的倉儲系統,通常采用自動化設備,如堆垛機、輸送帶等,以最大程度地提高倉庫空間的利用率和貨物處理效率。貨位分配是立體倉庫管理中的一個核心問題,涉及到如何將不同類型、大小和重量的貨物合理地存儲在倉庫的各個貨位中。入庫貨位分配問題解決的是如何將貨物以其需要實現的目標在入庫時放置到合適的貨位上。貨位分配考慮的原則有很多,如考慮貨架承重的上輕下重原則,提高出入庫效率的先入先出原則,提高整體運作效率的分巷道存放原則等等。

    3、貨位的分配優化是多目標的優化問題,而求解多目標優化問題就需要使用到智能算法。在多種智能算法中,遺傳算法具備魯棒性好、全局搜索能力強、容錯性較高等特點,是解決多目標優化問題強有力的工具。遺傳算法是一種模擬自然進化過程以尋找最優解的方法,并已取得了許多研究成果。此外,遺傳算法已廣泛應用于立體倉庫中的貨物位置分配和優化。與傳統的優化方法(如線性、整數和動態規劃)相比,遺傳算法具有出色的全局搜索能力、良好的收斂性和高魯棒性。然而,遺傳算法也存在早熟、局部搜索能力差、后期搜索效率低以及對可變參數敏感的缺點。


    技術實現思路

    1、本專利技術的目的是提出一種基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,以得到當前物資的最優貨位配置方案,從而效優化入庫物資的貨位分布。

    2、為了解決上述技術問題,本專利技術采用以下技術方案:

    3、一種基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,包括:

    4、對倉庫及其中的貨架進行三維數字化建模;以托盤出庫口為三維坐標系原點,以物資托盤的中心表示物資托盤在三維坐標系中的位置,對各物資托盤的三維坐標進行初始化;

    5、以物資穩定性原則構建目標函數,用于計算貨架穩定性指標;

    6、以物資最快出庫原則建立目標函數,用于計算物資最快出庫指標;

    7、以物資聚合性原則建立目標函數,用于計算物資聚合性指標;

    8、以物資相關度原則建立目標函數,用于計算物資相關度指標;

    9、基于所述貨架局部穩定性指標、物資最快出庫指標、物資聚合性指標以及物資相關度指標,構建多目標貨位優化函數,并將多目標貨位優化函數轉化為單目標優化問題;

    10、利用自適應遺傳算法求解所述單目標優化問題,得到最優的貨位分配方案。

    11、進一步地,設定倉庫的貨架共有a排,每排貨架有b列c層;倉庫設置有出入庫臺,出入庫臺上有一個托盤出庫口以及多個托盤庫口,物資均裝配在物資托盤上;坐標(0,0,0)表示托盤出庫口所在位置;第i個物資托盤的中心在倉庫的貨位的三維坐標為(xi,yi,zi),xi=1,2,...,a;yi=1,2,...,b;zi=1,2,...,c;所有物資托盤在入庫之前首先會被隨機分配一個初始存儲位,對待入庫托盤的初始存儲位三維坐標進行數字初始化。

    12、進一步地,所述以物資穩定性原則構建目標函數,用于計算貨架穩定性指標,包括:

    13、貨架局部穩定性建模如下:

    14、

    15、

    16、其中,hlocal表示貨架局部穩定性指標,ntray表示待入庫的物資托盤數量;x表示物資托盤的貨位排坐標數值集合,lz為貨架單元格在層方向上的長度;xi和zi分別表示第i個物資托盤的排坐標和層坐標;ti表示第i個物資托盤的上的物資的類型;為第ti類物資的單位質量;

    17、貨架全局穩定性建模如下:

    18、

    19、其中,hglobal表示貨架全局穩定性指標;

    20、綜合貨架的局部穩定性和全局穩定性,貨架穩定性指標表示如下:

    21、f1=wlocal·hlocal+wglobal·hglobal

    22、

    23、其中,f1表示貨架穩定性指標,wlocal和wglobal分別表示貨架局部穩定性和全局穩定性的權重系數。

    24、進一步地,所述以物資最快出庫原則建立目標函數,用于計算物資最快出庫指標,包括:

    25、設貨架離倉庫出入庫臺最近的排記為第1排、離倉庫出入庫臺最近的列記為第1列、最底層記為第1層,則物資最快出庫原則的具體建模過程如下:

    26、

    27、其中,f2為物資最快出庫指標,表示入庫物資中ti類物資的物資托盤數量;為待入庫的第ti類物資的周轉率;sji和jli分別表示第i個物資托盤最快出庫原則的時間和距離因子,計算方式如下:

    28、

    29、其中,lx和ly分別表示貨架單元格在排和列方向上的長度;l0為兩排相鄰貨架之間的間距;yi表示第i托物資的列坐標;vx、vy、vz分別表示托盤運輸裝置運輸物資托盤時,在貨架排、列、層方向的運行速度。

    30、進一步地,所述以物資聚合性原則建立目標函數,用于計算物資聚合性指標,包括:

    31、物資內聚性建模如下:

    32、

    33、其中,nj表示物資內聚性指標,ntype表示待入庫物資的類型數量,e表示自然常數,k為物資類型索引,nk表示入庫物資中第k類物資的物資托盤數量;xk、yk和zk分別表示第k類物資的物資托盤的排、列和層坐標;

    34、物資耦合性建模如下:

    35、

    36、其中,oh表示物資耦合性指標,和分別表示第ti類物資的物資托盤的排、列和層坐標;

    37、綜合物資內聚性和耦合性對物資聚合性原則建模如下:

    38、f3=wnj·nj+woh·oh

    39、

    40、其中,f3為物資聚合性指標,wnj和woh分別表示物資內聚性和耦合性的權重系數。

    41、進一步地,所述以物資相關度原則建立目標函數,用于計算物資相關度指標,包括:

    42、以物資相關度原則建立目標函數的具體過程如下:

    43、

    44、其中,f4表示物資相關度指標,k和l為物資類型索引;ckl和dkl分別表示物資相關度矩陣和物資存放區域中心距離矩陣:

    45、

    46、其中,ckl表示第k類物資和第l類物資的物資相關度,ck為第k類物資與其他所有類型物資的物資相關度之和,k,l=1,2,...,ntype;

    47、

    48、其中,dkl表示第k類物資和第l類物資的物資托盤之間的距離,dk為第k類物資與其他所有類型物資的物資托盤之間的距離之和。

    49、進一步地,所述基于本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,設定倉庫的貨架共有a排,每排貨架有b列c層;倉庫設置有出入庫臺,出入庫臺上有一個托盤出庫口以及多個托盤庫口,物資均裝配在物資托盤上;坐標(0,0,0)表示托盤出庫口所在位置;第i個物資托盤的中心在倉庫的貨位的三維坐標為(xi,yi,zi),xi=1,2,...,a;yi=1,2,...,b;zi=1,2,...,c;所有物資托盤在入庫之前首先會被隨機分配一個初始存儲位,對待入庫托盤的初始存儲位三維坐標進行數字初始化。

    3.根據權利要求1所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,所述以物資穩定性原則構建目標函數,用于計算貨架穩定性指標,包括:

    4.根據權利要求1所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,所述以物資最快出庫原則建立目標函數,用于計算物資最快出庫指標,包括:

    5.根據權利要求1所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,所述以物資聚合性原則建立目標函數,用于計算物資聚合性指標,包括:

    6.根據權利要求1所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,所述以物資相關度原則建立目標函數,用于計算物資相關度指標,包括:

    7.根據權利要求1所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,所述基于所述貨架局部穩定性指標、物資最快出庫指標、物資聚合性指標以及物資相關度指標,構建多目標貨位優化函數,并將多目標貨位優化函數轉化為單目標優化問題,包括:

    8.根據權利要求1所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,所述利用自適應遺傳算法求解所述單目標優化問題,得到最優的貨位分配方案,包括:

    9.根據權利要求8所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,所述交叉運算時,交叉概率pc的自適應調整方式如下:

    10.根據權利要求8所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,所述變異運算時,變異概率pm的自適應調整方式如下:

    ...

    【技術特征摘要】

    1.一種基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,包括:

    2.根據權利要求1所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,設定倉庫的貨架共有a排,每排貨架有b列c層;倉庫設置有出入庫臺,出入庫臺上有一個托盤出庫口以及多個托盤庫口,物資均裝配在物資托盤上;坐標(0,0,0)表示托盤出庫口所在位置;第i個物資托盤的中心在倉庫的貨位的三維坐標為(xi,yi,zi),xi=1,2,...,a;yi=1,2,...,b;zi=1,2,...,c;所有物資托盤在入庫之前首先會被隨機分配一個初始存儲位,對待入庫托盤的初始存儲位三維坐標進行數字初始化。

    3.根據權利要求1所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,所述以物資穩定性原則構建目標函數,用于計算貨架穩定性指標,包括:

    4.根據權利要求1所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉庫貨位分配優化方法,其特征在于,所述以物資最快出庫原則建立目標函數,用于計算物資最快出庫指標,包括:

    5.根據權利要求1所述的基于自適應遺傳算法的多目標立體倉...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:何亮亮梁晶徐鵬李晨光王琨張鵬邊月奎耿修堂周小瑩
    申請(專利權)人:西北機電工程研究所
    類型:發明
    國別省市:

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