【摘 要】
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从上世纪80年代开始,伴随着经济全球化而来的商品全球化及贸易全球化孕育着一系列的产业,这其中就包括逐渐兴起的物流行业。在物流行业中,商品流通和仓储管理占据着重要地位。为了保证社会生产过程的连续,各行各业必须储备一定量的物资以供不时之需。另外,仓储拣货成本占仓储总成本的比例约为60%,控制拣货成本对于仓储成本的节约有着至关重要的作用。因此,本文对双区型仓库货位和拣货路径优化进行研究。针对货位管理随意
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从上世纪80年代开始,伴随着经济全球化而来的商品全球化及贸易全球化孕育着一系列的产业,这其中就包括逐渐兴起的物流行业。在物流行业中,商品流通和仓储管理占据着重要地位。为了保证社会生产过程的连续,各行各业必须储备一定量的物资以供不时之需。另外,仓储拣货成本占仓储总成本的比例约为60%,控制拣货成本对于仓储成本的节约有着至关重要的作用。因此,本文对双区型仓库货位和拣货路径优化进行研究。针对货位管理随意的问题,运用改进的Apriori算法对YC公司仓库货物进行关联度分析,将关联度高的货物分组邻近放置。其次,根据改进Apriori算法获取的货物分组建立出库效率的模型,运用基于保留优秀个体策略的免疫遗传算法和MATLAB进行仿真求解,并对比了货位优化前后YC公司不同波次订单下拣货路径距离的差距,验证了基于保留优秀个体策略的免疫遗传算法求解货位优化模型具有优良效果。针对拣货效率低下的问题,基于上述货位优化结果建立拣货距离模型,以拣货距离最小为目标函数,运用基于保留优秀个体策略的免疫遗传算法在MATLAB中进行仿真求解,得出最优拣货路径和拣货距离。对比了不同订单数目下免疫遗传算法与基本遗传算法的优化效果,结果表明基于保留优秀个体策略的免疫遗传算法在迭代次数、最优值和路径距离方面都要优于基本遗传算法。同时,将YC公司仓库采用的播种式拣货策略产生的路径距离与基于免疫遗传算法的波次订单拣货策略产生的路径距离进行对比,优化效果明显。
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