【摘 要】
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随着现代工业的快速发展,传统的仓储方式日益不能满足生产和流通的需要,自动化立体仓库得到越来越多的应用。面对成千上万的货格,立体仓库的货位分配优化已成为提高存取效率
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随着现代工业的快速发展,传统的仓储方式日益不能满足生产和流通的需要,自动化立体仓库得到越来越多的应用。面对成千上万的货格,立体仓库的货位分配优化已成为提高存取效率、降低成本的关键。本文以某大型轴承经销公司的单元货格式自动化立体仓库为研究背景,在总结国内外立体仓库相关理论的基础上,对立体仓库的货位分配优化做了深入研究。本文的主要工作有:根据轴承经销公司立体仓库的类型和用途,引用基于耗能的货位编号方法;提出耗能等级分类函数对经营范围内的所有轴承产品进行分类,根据每类所占数量比例进行货架区域的划分。论文重点研究了单元货格式立体仓库的货位分配问题。为了解决在库轴承锈蚀严重的问题,本文研究了不同货位在湿度和温度方面的差异,结合不同规格轴承的精度和库存周期建立了入库货位分配的最小锈蚀度模型;为了解决轴承锈蚀后出库引起的出库质量下降和客户满意度降低的问题,建立了基于有效锈蚀度的货位分配模型,以轴承的锈蚀程度而非传统的入库时间作为优先选择出库轴承的决策因素。此模型还考虑了不同货位的相同规格轴承在下一个库存周期的锈蚀状况,使在下一个库存周期产生较少锈蚀和较少维护成本的轴承继续保持在库存储状态。根据仓库追求的较低作业成本的目标,引入最小耗能模型,与锈蚀度最小模型联合作为入库货位分配优化模型;保留仓库原来效率优先的货位分配模型,与基于有效锈蚀度的货位分配模型联合作为出库货位分配优化模型,并以有效锈蚀度作为约束来确保出库轴承的质量。最后,采用Pareto遗传算法求解本文的多目标货位分配模型。提出自适应惩罚函数处理模型约束,引入精英保留策略提高种群的质量和收敛速度,使用Pareto解集过滤器来保留运算过程中出现过的较好的解。实验结果表明,Pareto遗传算法有较快的收敛速度和寻优能力,可以用来求解出入库货位分配模型并得到多个Pareto最优解。
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