二十一世纪是电子信息的时代,智能化是计算机技术在各个领域不断渗透和融合的趋势,工业智能化更是世界前列国家的重点发展方向。智能仓储不仅在铸造业、加工业等产出十分可观的工业领域投入使用,近年来更是倍受各大电商平台的青睐。储位规划作为智能仓储的核心业务,需要更加独立和深入的研究。本文建立SOQN储位规划模型,并在模型基础上设计储位规划存储策略。存储策略通过存储分区、轮换调度等方式,有效缩短运输距离并降低AGV投入数量,提升了系统吞吐效率。根据SOQN模型和存储策略,本文设计实现基于Flexsim的SOQN储位规划模型的存储策略仿真,验证了模型和存储策略的有效性。1、针对储位规划研究缺乏系统整体的泛化建模,本文设计了SOQN储位规划模型。模型构建的仓储环境是基于AGV运输的单层立式智能仓储,模型框架使用半开放排队网络模型即SOQN模型。根据开放排队网络和封闭排队网路理论,SOQN储位规划模型提出系统假设,给定网络内各服务节点平均服务时间表达式和流平衡公式,将系统分解为两种状态进行分析。2、针对货位变动导致最优存储策略发生变化的问题,本文基于SOQN储位规划模型设计了存储策略。该存储策略是动态的策略,对储位规划系统的存储区域进行划分,设置了区域划分比例参数α和β,取值分别为6和4,并设计存储策略的调度机制,通过出入库口和存储区域的轮换配合,提高仓储吞吐效率。其中,存储策略的业务逻辑为后续仿真工作的模块化提供参考。3、针对储位规划研究缺乏系统整体验证的实验环境问题,本文实现了基于Flexsim的SOQN储位规划模型的存储策略仿真,系统仿真包含储位规划的各个环节。通过设计实验,本文验证了基于SOQN储位规划模型的存储策略相比于一般存储策略可以有效提升系统吞吐效率。另外,在仿真环境中,针对储位规划系统的任务分配策略、任务接受策略以及AGV投入数量设计不同实验组进行测试,并得出结论:SOQN储位规划模型和存储策略降低了相同吞吐率下系统AGV的投入数量,缩短了运输距离,有效提高了系统吞吐效率。