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        自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)貨位分配研究

        2021-04-27 09:58:56
        物流技術(shù) 2021年4期
        關(guān)鍵詞:貨位立體倉(cāng)庫(kù)堆垛

        馮 慧

        (濟(jì)南大學(xué) 商學(xué)院,山東 濟(jì)南250002)

        0 引言

        倉(cāng)儲(chǔ)作為企業(yè)物流活動(dòng)的重要組成部分,在企業(yè)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)與物流技術(shù)的發(fā)展,自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)成為企業(yè)進(jìn)行倉(cāng)儲(chǔ)管理的重要設(shè)備,其集存儲(chǔ)、分揀、盤(pán)點(diǎn)于一體,影響著整個(gè)物流系統(tǒng)的作業(yè)效率。存儲(chǔ)位置的分配優(yōu)化可以提高存儲(chǔ)效率,對(duì)客戶訂單實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)。因此,研究自動(dòng)化倉(cāng)庫(kù)中倉(cāng)儲(chǔ)位置的優(yōu)化具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        對(duì)于自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)的貨位分配問(wèn)題,相關(guān)學(xué)者進(jìn)行了深入研究。陳厚松以貨架穩(wěn)定性和存儲(chǔ)效率為目標(biāo),并轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)遺傳算法進(jìn)行求解[1]。張鵬考慮多種分配原則對(duì)貨位的影響,建立目標(biāo)函數(shù),通過(guò)多種群遺傳算法進(jìn)行求解,最后通過(guò)仿真軟件動(dòng)態(tài)驗(yàn)證了其有效性[2]。張薇薇在建立貨位分配模型后,對(duì)比幾種人工智能算法,最終選定遺傳算法進(jìn)行求解,為了確保方案的有效實(shí)施,提出了保障措施[3]。劉瑋瑋提出了新的自適應(yīng)遺傳算法,用于入庫(kù)貨位模型的求解[4]。吳炳,等設(shè)計(jì)了SAGA算法求解某鋁型材企業(yè)的懸臂梁式立體倉(cāng)庫(kù)的貨位分配問(wèn)題,并證明了算法的有效性[5]。

        國(guó)內(nèi)外對(duì)于自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)貨位分配的研究較為充分,考慮了不同的分配原則,通過(guò)不同的智能算法進(jìn)行求解驗(yàn)證。但還存在一些研究不足:多是通過(guò)貨物分類(lèi)來(lái)體現(xiàn)貨物相關(guān)性,分配后的貨位較為固定,缺乏對(duì)具體情境的應(yīng)用。基于現(xiàn)有研究的不足,本文建立了自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)中貨物上架的貨位分配的多目標(biāo)優(yōu)化模型,并通過(guò)歷史數(shù)據(jù)體現(xiàn)貨物相關(guān)性,提高倉(cāng)儲(chǔ)效率與貨架穩(wěn)定性。

        1 問(wèn)題描述與模型構(gòu)建

        1.1 問(wèn)題描述與假設(shè)

        某企業(yè)的物流倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備為自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù),包括高層貨架、堆垛機(jī)、傳送帶等設(shè)施,如圖1所示。貨物以托盤(pán)為單位存儲(chǔ)在高層貨架上;傳送帶連接工作區(qū)與倉(cāng)儲(chǔ)區(qū),以輸送需要裝卸的貨物;貨物的上架存儲(chǔ)與分揀通過(guò)堆垛機(jī)完成,堆垛機(jī)在收到倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)的相應(yīng)指令后,對(duì)貨物進(jìn)行操作。企業(yè)目前使用的倉(cāng)儲(chǔ)管理系統(tǒng)是通過(guò)就近隨機(jī)選擇貨位進(jìn)行上架,沒(méi)有考慮到貨架穩(wěn)定性、訂貨頻率等因素,導(dǎo)致貨物出庫(kù)不及時(shí),效率不高,影響企業(yè)的發(fā)展。

        因此,本文將建立一個(gè)貨物上架的貨位分配優(yōu)化模型,提高貨物運(yùn)作效率,增加貨架穩(wěn)定性。

        圖1 自動(dòng)化立體庫(kù)設(shè)施設(shè)備

        為了便于問(wèn)題研究,基本假設(shè)如下:

        (1)自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)只有一個(gè)出入庫(kù)口;(2)每個(gè)貨位存儲(chǔ)一種商品,且數(shù)量、體積有限;(3)不考慮傳送帶與堆垛機(jī)交接的時(shí)間以及取、放貨物的操作時(shí)間;(4)僅考慮貨物之間兩兩的相關(guān)性。

        1.2 模型構(gòu)建

        自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)共有a排b列c層,從(0,0,0)處開(kāi)始計(jì)算距離,(x,y,z)為貨物i在貨架上的貨位坐標(biāo)。符號(hào)定義如下:vx,vy,vz—自動(dòng)化設(shè)備在水平、豎直、垂直方向的速度;L—貨位的長(zhǎng)度與寬度尺寸;L0—巷道寬度;mi—貨物i的質(zhì)量;pi—貨物i的訂貨頻率;kij—貨物i與j之間的相關(guān)性系數(shù);dij—貨物i與j之間的曼哈頓距離。

        (1)提高運(yùn)作效率。貨物上架時(shí)相對(duì)于出入庫(kù)口的距離為水平、豎直與垂直方向的距離之和,Si=S水平+S豎直+S垂直。水平距離為:豎直距離為(yi-1)·L,垂直距離為(zi-1)·L。

        貨物i上架時(shí),使堆垛機(jī)與傳送帶運(yùn)行時(shí)間最短為優(yōu)化目標(biāo)之一。

        (2)增加貨架穩(wěn)定性。自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)的設(shè)備之一就是高層貨架,高層貨架的穩(wěn)定性對(duì)于相關(guān)設(shè)施設(shè)備平穩(wěn)運(yùn)行、工作人員的安全起著至關(guān)重要的作用。將重量較大的貨物放到貨架的下方,整個(gè)貨架重心最低作為優(yōu)化目標(biāo),表達(dá)式如下:

        (3)相關(guān)貨物就近存放,減小距離。自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)的存儲(chǔ)量大,貨物種類(lèi)繁多。許多貨物之間會(huì)存在“捆綁”現(xiàn)象,將有相關(guān)性的貨物相鄰存放,可以有效減少堆垛機(jī)的運(yùn)行距離,提高工作效率,表達(dá)式如下:

        (4)約束條件

        1.3 求解方法

        本文涉及到的上架貨物i的質(zhì)量為已知數(shù)值,訂貨頻率與相關(guān)性系數(shù)均通過(guò)歷史訂單進(jìn)行統(tǒng)計(jì),其中訂貨頻率為貨物i在樣本訂單里出現(xiàn)的頻率,貨物兩兩之間的相關(guān)性kij采用兩個(gè)貨物i與j同時(shí)出現(xiàn)在樣本訂單中的頻次。

        上述所建立的貨位分配模型是一個(gè)多目標(biāo)問(wèn)題,求解較為復(fù)雜。本文采用層次分析法的1-9標(biāo)度表,通過(guò)對(duì)相關(guān)工作人員進(jìn)行調(diào)查分析,確定不同目標(biāo)函數(shù)的權(quán)重,將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問(wèn)題進(jìn)行求解。三個(gè)因素的指標(biāo)值構(gòu)造的判斷矩陣如下:

        經(jīng)過(guò)MATLAB編碼計(jì)算,獲得權(quán)向量矩陣為[0.558 0.319 0.121]T,特征值為3.018 3,一致性指標(biāo)為0.009 1,且符合一致性檢驗(yàn),得到了三個(gè)貨位分配影響因素的權(quán)重值,最終得到表達(dá)式為:

        minF=0.56 minF1+0.32 minF2+0.12 minF3

        在求解上述問(wèn)題時(shí),選用NSGAⅡ算法,即帶有精英保留策略的快速非支配多目標(biāo)優(yōu)化算法。NSGAⅡ首先根據(jù)隨機(jī)產(chǎn)生的初始種群,通過(guò)非支配排序后通過(guò)遺傳算法的選擇、交叉、變異三個(gè)基本操作得到第一代子代種群;其次,從第二代開(kāi)始,將父代種群與子代種群合并,進(jìn)行快速非支配排序,同時(shí)對(duì)每個(gè)非支配層中的個(gè)體進(jìn)行擁擠度計(jì)算,根據(jù)非支配關(guān)系以及個(gè)體的擁擠度選取合適的個(gè)體組成新的父代種群;最后通過(guò)遺傳算法的基本操作產(chǎn)生新的子代種群,依此類(lèi)推,直到滿足程序結(jié)束的條件[6]。本文將借助Python軟件進(jìn)行編碼計(jì)算。

        2 算例分析

        以某企業(yè)倉(cāng)儲(chǔ)區(qū)自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)2排8列10層貨架為研究對(duì)象,確定某一時(shí)間的貨物擺放狀態(tài)。其中120個(gè)貨位已被貨物占用,剩余40個(gè)空貨位,給需要上架的40個(gè)貨物進(jìn)行貨位分配。自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)的相關(guān)參數(shù)設(shè)定見(jiàn)表1。

        表1 相關(guān)參數(shù)的設(shè)定

        對(duì)貨架上的140個(gè)在庫(kù)貨物按順序編碼,例如1號(hào)貨物(1,1,1),2號(hào)貨物(1,1,2),以此類(lèi)推。管理信息系統(tǒng)提供的需要上架的部分貨物情況見(jiàn)表2(與在庫(kù)貨物編碼區(qū)分,上架貨物的序號(hào)為1001,1002,...)。通過(guò)選定的樣本訂單進(jìn)行兩兩貨物相關(guān)性系數(shù)kij的統(tǒng)計(jì),部分相關(guān)性系數(shù)見(jiàn)表3。

        表2 部分上架貨物的具體情況

        表3 部分相關(guān)性系數(shù)

        考慮到仿真結(jié)果的客觀性,經(jīng)過(guò)多次對(duì)比,選取算法種群規(guī)模為1 000,迭代次數(shù)為200,遺傳交叉概率0.9,變異概率0.02。運(yùn)行NSGAⅡ算法進(jìn)行貨位分配,上架貨物優(yōu)化前后位置如下:1001(1,1,3)→(1,8,7),1002(1,1,8)→(1,5,3),(1,2,1)→(1,6,3,),(1,2,7)→(2,6,3),1003(1,2,9)→(2,2,10),1004(1,3,5)→(1,2,9),1005(1,3,6)→(2,4,5),(1,3,10)→(1,3,6),1006(1,4,5)→(2,7,6),1007(1,4,6)→(1,5,10),1008(1,4,8)→(1,5,5),(1,5,3)→(1,5,4),1009(1,5,4)→(1,4,8),10010(1,5,5)→(1,7,8),10011(1,5,10)→(1,1,8),(1,6,2)→(2,1,8),(1,6,3)→(1,2,7),10012(1,6,10)→(1,7,3),10013(1,7,3)→(2,7,7),10014(1,7,8)→(2,1,5),(1,8,4)→(2,3,5),(1,8,7)→(1,3,5),(2,1,1)→(1,4,5),10015(2,1,2)→(2,4,7),10016(2,1,5)→(2,5,5),10017(2,1,8)→(1,2,1),(2,2,8)→(2,1,1),(2,2,10)→(2,1,2),10018(2,3,5)→(1,4,6),10019(2,4,4)→(1,1,3),(2,4,5)→(2,4,4),10020(2,4,6)→(1,6,10),10021(2,4,7)→(2,6,4),10022(2,5,2)→(2,7,5),10023(2,5,5)→(1,6,2),(2,6,3)→(2,5,2),10024(2,6,4)→(1,3,10),10025(2,7,5)→(2,4,6),(2,7,6)→(2,2,8),10026(2,7,7)→(1,8,4)。

        結(jié)果表明,相比于初始上架貨物分配的位置,經(jīng)過(guò)NSGAⅡ算法優(yōu)化后,自動(dòng)化設(shè)備運(yùn)行效率提高19.4%,貨架重心降低18.6%,貨物之間相關(guān)性距離的優(yōu)化比率為42.6%。優(yōu)化前后的目標(biāo)函數(shù)值見(jiàn)表4,三維立體效果圖如圖2所示。

        表4 優(yōu)化前后運(yùn)行結(jié)果對(duì)比

        圖2 優(yōu)化后的貨位分配情況

        3 結(jié)語(yǔ)

        本文基于某自動(dòng)化立體倉(cāng)庫(kù)上架貨物貨位分配存在的問(wèn)題,以貨物出入庫(kù)效率、貨架穩(wěn)定性與貨物之間相關(guān)性為目標(biāo)函數(shù),進(jìn)行貨位分配優(yōu)化研究。優(yōu)化前后的目標(biāo)函數(shù)值有了明顯提升,具有一定的理論與現(xiàn)實(shí)意義,可為相關(guān)企業(yè)的倉(cāng)儲(chǔ)管理提供一定的借鑒作用。

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