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        器材揀選決策的改進(jìn)節(jié)約算法

        2010-07-24 13:33:20王曉峰寧劍平GEYangWANGXiaofengHAOBingNINGJianping
        物流科技 2010年5期
        關(guān)鍵詞:貨箱貨位容積

        葛 陽,王曉峰, 郝 冰,寧劍平 GE Yang,WANG Xiao-feng,HAO Bing,NING Jian-ping

        (1.軍械工程學(xué)院,河北 石家莊 050003;2.63869部隊(duì),吉林 白城 137001;3.76127部隊(duì),湖南 郴州 424202)

        0 引 言

        1 揀選作業(yè)的數(shù)學(xué)模型

        假設(shè): (1)貨位間距為常數(shù),h為貨位高度,b為貨位寬度,長(zhǎng)度忽略不計(jì)。 (2)器材外形規(guī)則,周轉(zhuǎn)貨箱裝箱能力僅與待裝器材體積有關(guān)。 (3)器材擺放位置可視為貨格的中心點(diǎn)上,貨位坐標(biāo)為(x,y ),表示位于第x層第y列。 (4)貨箱容積大于任一貨位內(nèi)器材的體積。

        符號(hào): (xlk,ylk)——第l次取貨,第k步巷道車停留在貨架的第xlk層第ylk列;A( i,j,m)——貨架第i層第j列第m種器材庫(kù)存數(shù)量 (已知);B( xik,yik,m)——第l次取貨,第k步揀選第m種器材的數(shù)量;dm——調(diào)撥單中需要調(diào)撥的第m種器材的數(shù)量 (已知);vm——第m種器材的體積 (已知);V0——貨箱的容積 (已知)。

        假設(shè)巷道車在橫向和縱向的速度是恒定的,影響揀選作業(yè)效率的主要因素就是巷道車行走距離的多少,所以優(yōu)化的目標(biāo)就是尋求一條最短的揀選路徑。當(dāng)揀選器材較多時(shí),受揀貨箱容積和承重的限制 (對(duì)于小件器材一般只考慮貨箱容積的限制),可能無法一次完成揀選作業(yè),需要分多次進(jìn)行,因此,巷道車在整個(gè)揀選作業(yè)過程中所行走的距離就是進(jìn)行每一次揀選路徑的距離之和。

        目標(biāo)函數(shù):

        式 (1)中,S代表巷道車行走的最短距離,Sl表示第l次取貨時(shí),巷道車所走的距離,xlk-xl(k-1)b表示巷道車第l次第k步取貨, 由貨位 (xl(k-1),yl(k-1))移動(dòng)到貨位 (xlk,ylk)時(shí)橫向行走的距離, 同理ylk-yl(k-1)h表示縱向的行走距離。由于巷道車一般有兩個(gè)電機(jī)驅(qū)動(dòng),一個(gè)負(fù)責(zé)橫向移動(dòng),另外一個(gè)負(fù)責(zé)縱向移動(dòng),所以這里認(rèn)為巷道車行走的距離就是巷道車在橫向和縱向行走的距離之和。

        約束條件:

        每次揀選的器材體積之和小于等于貨箱的容積,即:

        揀選第m種器材的數(shù)量之和等于調(diào)撥單中第m種器材的數(shù)量,即:

        對(duì)第i層第j列揀選的第m種器材的數(shù)量小于等于該貨位上存放的第m種的數(shù)量,即:

        貨架存放的第m種器材的數(shù)量大于等于調(diào)撥單中該種器材的數(shù)量,即:

        2 節(jié)約算法求解

        揀選路徑最優(yōu)問題,已被證明是NP-難問題[2],精確算法的計(jì)算量太大,一般采用近似算法或啟發(fā)式算法,節(jié)約算法是一種常見的啟發(fā)式算法,由于它簡(jiǎn)單實(shí)用在配送領(lǐng)域的路線規(guī)劃上被廣泛應(yīng)用,本文將其引入到器材揀選作業(yè)中,以求得路徑優(yōu)化的滿意解 (不一定是最優(yōu)解)。

        2.1 節(jié)約量公式

        設(shè)巷道口為P0,N個(gè)貨位分別是P1,P2,…,PN,已知其中任意兩個(gè)貨位 Pi和Pj之間的距離為 dij別為Pi和 Pj的坐標(biāo) )。從巷道口開始揀選貨位Pi和Pj,有兩種方案,一是一次性完成兩個(gè)貨位的揀選后回到巷道口,二是往返兩次分別揀選這兩個(gè)貨位,前者比后者行走距離的節(jié)約量為:

        式 (6)就是著名的節(jié)約量公式。由推導(dǎo)結(jié)果可知,Dij≥0。

        2.2 節(jié)約算法的思路

        由于同一種器材可能存放于多個(gè)貨位,入庫(kù)年份也可能不同,如果隨機(jī)揀選,入庫(kù)較早的器材可能一直不被揀選到,隨時(shí)間推移,器材過了保質(zhì)期就難免報(bào)廢,造成浪費(fèi)。所以,首先要根據(jù) “先進(jìn)先出” (或 “用舊存新”)原則及式 (3)確定好待揀貨位及數(shù)量,其次是將所有待揀貨位兩兩組對(duì),并計(jì)算其行走距離節(jié)約量,將節(jié)約量按由大到小順序排列,選擇節(jié)約量最大的兩個(gè)貨位,判斷這兩個(gè)貨位待揀器材體積之和是否超過貨箱的容積,如果不超過貨箱的容積,則將這兩個(gè)貨位合并為一次揀選,如果超過貨箱的容積,則不合并這兩個(gè)貨位,轉(zhuǎn)而判斷節(jié)約量稍小的另兩個(gè)貨位能否合并為一次揀選。直到所有可能合并為一次揀選的貨位全部合并,最終得到巷道車行走距離優(yōu)化的滿意解。節(jié)約算法流程如圖1所示。

        根據(jù)節(jié)約算法,3算例分析中的算例可得最終的揀選路線 (見表4)為:r1=(0→16→17→7→5→0 );r2=(0→8→15→6→0 ); r3=(0→4→14→11→0 ); r4=(0→2→3→0 ); r5=(0→12→13→9→10→0);r6=(0→1→0 )??梢钥闯鲆还卜?次揀選,巷道車行走總距離為534米。

        2.3 節(jié)約算法的不足及改進(jìn)

        由3算例分析中的計(jì)算過程可以看出節(jié)約算法應(yīng)用在器材揀選中還存在一些缺陷,需要改進(jìn)。一是每個(gè)貨位內(nèi)的待揀器材數(shù)量不允許分割必須一次性揀完,這可能導(dǎo)致貨箱不能裝滿,影響貨箱容積的利用率,從而使揀選次數(shù)增加;二是每次揀選路線,貨位都是按節(jié)約量的大小和貨位序號(hào)進(jìn)行排列的,貨位的前后左右的位置可能較亂,造成巷道車在一次揀選過程中往復(fù)行走,使得行走距離增加,如算例中第1次揀選路線:r1=(0→16→17→7→5→0 ), 巷道車行走的距離為178米, 如果按照 (0→7→17→16→5→0 )順序揀選, 則巷道車行走的距離為166米。所以需要對(duì)以上兩點(diǎn)不足進(jìn)行改進(jìn)。

        針對(duì)貨位存放的待揀器材數(shù)量不能分割問題,本文提出以下改進(jìn)思路:將待揀貨位兩兩組合,并計(jì)算其節(jié)約量,選擇節(jié)約量最大的兩個(gè)貨位:①如果它們存放的待揀器材體積之和小于貨箱容積,則合并它們一次揀選,并進(jìn)一步尋找與這兩個(gè)貨位之一合并帶來最大節(jié)約量的貨位,把這個(gè)貨位也合并到當(dāng)前次揀選路線上,直到該線路上待揀器材的體積之和等于或大于貨箱容積,合并最后一個(gè)貨位使得貨箱剛好滿載或不能再裝其他器材。②如果這兩個(gè)貨位器材體積之和等于貨箱的容積,則合并它們?cè)谝粭l線路上揀選。③如果這兩個(gè)貨位器材體積之和大于貨箱容積,則合并它們?cè)谝粭l線路上揀選,并使貨箱滿載或不能再裝其他器材,將剩余的器材和其他待揀貨位組成一個(gè)新的揀選決策問題,重復(fù)上述方法,直到所有貨位全部被合并。

        針對(duì)巷道車在一次揀選過程可能多次往復(fù)問題,本文提出以下改進(jìn)方法:對(duì)于M層N列的固定貨架,令r為不大于M/2的最大整數(shù);將1~r層貨位按列號(hào)從小到大排序;將r+1~M層貨位按列號(hào)從大到小排序;在每一次揀選過程中先揀選1~r層貨位再揀選r+1~M層貨位,則可避免巷道車往復(fù)問題。

        改進(jìn)的節(jié)約算法相比傳統(tǒng)的節(jié)約算法:一是允許貨位存放的待揀器材分多次揀選,提高貨箱利用率;二是將每一次要揀選的貨位進(jìn)行排序,避免巷道車多次往復(fù),減少其行走的距離。改進(jìn)的節(jié)約算法具體流程如圖2所示。

        按改進(jìn)的節(jié)約算法,再計(jì)算3算例分析中的實(shí)例,如表5所示,可得以下揀選路線:

        r1= (0→8→7→17→16→0 ); r2= (0→15→8→5→4→0 ); r3= (0→6→4→14→11→12→13→0);r4=(0→3→2→13→0 ); r5=(0→1→13→9→10→0 ), 共分5次揀選, 巷道車行走的總距離為492米。

        3 算例分析

        自動(dòng)化立體器材倉(cāng)庫(kù)某一巷道貨架共10行 (層)72列,貨位高和寬均為1m,貨箱容積為20dm3,根據(jù)器材調(diào)撥單要揀選5種器材,隨機(jī)產(chǎn)生調(diào)撥單和器材貨位對(duì)照表如表1所示 (為簡(jiǎn)化計(jì)算這里認(rèn)為器材體積可直接相加)。要求制定揀選計(jì)劃,使得揀選距離最短。

        3.1 確定待揀貨位

        根據(jù) “先進(jìn)先出”原則和調(diào)撥單數(shù)量要求,可確定以下待揀貨位及數(shù)量如表2所示。

        3.2 計(jì)算節(jié)約量

        表1 器材調(diào)撥單及庫(kù)存貨位對(duì)照表

        表2 待揀貨位表

        將待揀貨位兩兩組對(duì),計(jì)算距離節(jié)約量如表3所示。

        3.3 節(jié)約算法求解

        按照?qǐng)D1所示的節(jié)約算法流程及已確定的待揀貨位和數(shù)量,可得表4所示決策結(jié)果 (具體步驟略)。

        表3 貨位組合距離節(jié)約值表

        3.4 改進(jìn)節(jié)約算法求解

        利用改進(jìn)節(jié)約算法進(jìn)行求解,具體步驟如下。

        表4 節(jié)約算法決策結(jié)果

        (1)選擇節(jié)約量最大的16、17貨位,器材體積為1×4+1×4=8,揀貨箱未裝滿,在與貨位16和貨位17有關(guān)的組合中查找最大節(jié)約量為16、7貨位 (或16、8,17、7,17、8),將貨位7加入當(dāng)前揀選序列,此時(shí)器材體積為8+2×3=14,揀貨箱仍未裝滿,在貨位16、17、7有關(guān)的組合中查找最大節(jié)約量為16、8貨位,將貨位8加入當(dāng)前揀選序列,此時(shí)揀貨箱只能再揀選貨位8內(nèi)2個(gè)器材就裝滿,巷道車返回巷道口,此時(shí)貨位8還剩余1個(gè)器材等待揀選。這樣可以確定第一次揀選的貨位 (數(shù)量)為7(2 )、8(2 )、16(1 )、17(1 )。

        (2)將已經(jīng)揀選完成的貨位7、16、17從待揀選貨位中刪除,重復(fù)步驟 (1),此時(shí)應(yīng)注意貨位8內(nèi)器材數(shù)量為1,應(yīng)保留與剩余的待揀貨位組成新的揀選決策問題,按照 (1)中的步驟進(jìn)行,直至所有待揀貨位全部合并,可以確定第二次揀選的貨位 (數(shù)量) 為4(5)、5(4)、8(1)、15(2);第三次為4(1)、6(3)、11(2)、12(1)、13(1)、14(6);第四次為2(5)、3(4)、13(2);第五次為1(3)、9(2)、10(1)、13(3)。

        經(jīng)過以上三步分析計(jì)算,可得揀選決策結(jié)果,如表5所示。

        表5 改進(jìn)節(jié)約算法決策結(jié)果

        3.5 結(jié)果分析

        由計(jì)算結(jié)果可以看出,在揀選作業(yè)決策上,利用改進(jìn)節(jié)約式算法比傳統(tǒng)的節(jié)約算法更能減少揀選次數(shù)和巷道車的行走距離,說明在揀選作業(yè)中利用改進(jìn)的節(jié)約式算法方法是可行和正確的。

        4 結(jié) 論

        本文首先建立了的器材揀選作業(yè)的路徑優(yōu)化模型,利用傳統(tǒng)節(jié)約算法計(jì)進(jìn)行貨位揀選的安排決策,分析了傳統(tǒng)節(jié)約算法用于器材揀選作業(yè)中存在的不足,并針對(duì)兩點(diǎn)不足進(jìn)行了改進(jìn),使得揀選次數(shù)更少,揀選行走距離更短,為自動(dòng)化立體器材倉(cāng)庫(kù)的揀選優(yōu)化問題提供了一種新的思路。

        [1] 李詩(shī)珍.配送中心揀貨作業(yè)優(yōu)化設(shè)計(jì)與控制研究[D].成都:西南交通大學(xué) (博士學(xué)位論文),2008:2-4.

        [2] 常發(fā)亮,劉増曉,辛征,等.自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)揀選作業(yè)路徑優(yōu)化問題研究[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐,2007(2):139-143.

        [3] 于潔,蘇志忠,孫燕飛.蟻群算法在揀貨路徑優(yōu)化中的應(yīng)用研究[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2008(4):466-467.

        [4] 陳一永,許力.C-K節(jié)約算法在配載車輛調(diào)度問題上的應(yīng)用研究[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化,2009(562):149.

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