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        倉內(nèi)揀貨路徑優(yōu)化模型概述

        2020-12-23 02:00:37韓同卓許佳樂王貞李俊麗任杰
        科學(xué)與信息化 2020年32期
        關(guān)鍵詞:圖論蟻群算法

        韓同卓 許佳樂 王貞 李俊麗 任杰

        摘 要 倉庫的揀貨順序與貨物的擺放順序?qū)Τ鰩煨视兄匾挠绊?。本文參考查閱大量相關(guān)資料,利用圖論加權(quán)圖表示出貨格與貨格、貨格與復(fù)核臺(tái)兩兩之間的距離關(guān)系,再使用蟻群算法建立揀貨路徑模型,從而求得理想的揀貨路徑。

        關(guān)鍵詞 蟻群算法;多目標(biāo)規(guī)劃;圖論;逐層優(yōu)化

        1問題重述

        電商訂單下達(dá)倉庫后,商品下架出庫,該過程主要包括定位、組單、揀貨、復(fù)核和打包。該倉庫有13個(gè)復(fù)核臺(tái),200個(gè)貨架共3000個(gè)貨格,每個(gè)貨格最多擺放一種商品。訂單下達(dá)倉庫后,進(jìn)行定位操作確定商品下架的貨格和所需下架的商品數(shù)量。揀貨員在某個(gè)復(fù)核臺(tái)領(lǐng)取任務(wù)單后,依次訪問任務(wù)單中商品所在貨格并下架商品,下架完畢后揀貨員返回到某個(gè)復(fù)核臺(tái)[1]。

        基于以上條件,需解決以下問題:

        在所有復(fù)核臺(tái)正常工作的前提下,給揀貨員P規(guī)劃從復(fù)核臺(tái)FH10領(lǐng)取任務(wù)單T0001 進(jìn)行揀貨的理想揀貨路線[2]

        2問題二的建模與求解

        2.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

        任務(wù)單中每個(gè)訂單所在貨格與所有復(fù)核臺(tái)抽象成圖論問題,并對(duì)該模型進(jìn)行如下分析:已知賦權(quán)圖,其中為貨格與復(fù)核臺(tái)的集合;

        為集合C中各貨格與復(fù)核臺(tái)兩兩連接的集合;每一條邊都存在與之對(duì)應(yīng)的權(quán)值,本題中表示L集合兩元素之間的距離并滿足

        若本題中揀貨員P的揀貨路線為,滿足函數(shù)f(L)的值最小,則路徑S就是所求的最優(yōu)路徑。

        其中:

        2.2 基于蟻群算法的模型

        初始化信息, 設(shè)信息素啟發(fā)式因子,表示路徑的相對(duì)重要性;期望值啟發(fā)式因子表示能見度的相對(duì)重要性;信息素?fù)]發(fā)系數(shù);信息素強(qiáng)度,表示螞蟻攜帶信息素的量;每兩個(gè)城市之間的距;信息素表示路徑上的信息素強(qiáng)度;啟發(fā)式信息,反映螞蟻對(duì)下一個(gè)城市的能見度,通常取值;城市規(guī)模;螞蟻數(shù)量。

        在初始時(shí)刻各條路徑上的信息素兩相等,即[3]。

        設(shè)為t時(shí)段位于城市i的螞蟻數(shù)目,為t時(shí)段路徑上的信息素,有:

        通過迭代尋找最佳路徑,螞蟻k不能重復(fù)經(jīng)過同一個(gè)城市,因此需要建立一個(gè)禁忌表來記錄螞蟻k走過的城市,并隨著時(shí)間做動(dòng)態(tài)調(diào)整。每一次迭代后對(duì)信息素進(jìn)行更新。

        螞蟻k由城市i轉(zhuǎn)移到城市j的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率:

        一次循環(huán)結(jié)束后對(duì)殘留信息進(jìn)行更新處理如下:

        每一次循環(huán)結(jié)束后對(duì)所有路徑上信息素進(jìn)行更新:

        表示第k只螞蟻在本次循環(huán)中所走路徑的總長度[4]。

        2.3 模型求解

        (1)理想揀貨路徑求解

        由蟻群算法模型求解流程,編寫MATLAB程序。輸入各個(gè)參數(shù)并對(duì)主要參數(shù)進(jìn)行初始化:時(shí)間,最大循環(huán)次數(shù)為100,螞蟻所攜帶的信息素量,初始時(shí)刻,螞蟻數(shù)量,節(jié)點(diǎn)數(shù),信息啟發(fā)式因子,期望啟發(fā)式因子,信息素?fù)]發(fā)系數(shù)

        根據(jù)題目要求,起始點(diǎn)為復(fù)核臺(tái)FH10,終點(diǎn)為全部13個(gè)復(fù)核臺(tái)之一,在MATLAB程序中考慮由起點(diǎn)坐標(biāo)和所以貨格組成節(jié)點(diǎn),采用蟻群算法遍歷所有節(jié)點(diǎn),并在每一次迭代中,計(jì)算終點(diǎn)節(jié)點(diǎn)與每個(gè)復(fù)核臺(tái)的距離,將最短的一個(gè)距離加入到蟻群算法的目標(biāo)函數(shù)之中,并記錄獲得最短距離的復(fù)核臺(tái)[5]。

        (2)出庫花費(fèi)時(shí)間求解

        根據(jù)題目知 出庫時(shí)間=揀貨員行走時(shí)間+商品下架時(shí)間+訂單復(fù)核和打包時(shí)間,即

        其中為第個(gè)訂單號(hào)的商品件數(shù),,根據(jù)(1)中求得的最短揀貨路徑,得出相應(yīng)出費(fèi)時(shí)間為1123.1s。

        參考文獻(xiàn)

        [1] 卓雪雪,苑紅星,朱蒼璐,等.蟻群遺傳混合算法在求解旅行商問題上的應(yīng)用[J].價(jià)值工程,2020,39(2):188-193.

        [2] 張帥,彭玉青,趙鎮(zhèn),等.螞蟻算法在公交查詢最短路徑求法中的應(yīng)用[J].華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2003(S1):313-315.

        [3] 劉建勝,熊峰,陳景坤,等.基于蟻群算法的雙分區(qū)倉庫揀貨路徑的優(yōu)化[J].高技術(shù)通訊,2017(1):72-78.

        [4] 劉愛軍,楊育,李斐,等.混沌模擬退火粒子群優(yōu)化算法研究及應(yīng)用[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2013(10):1722-1730.

        [5] 樊明,郭藝,贠超,等.基于自適應(yīng)混合算法的智能存取系統(tǒng)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃[J].系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào),2013(7):1543-1548.

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