【作者】 陈旻；

【导师】 陆志强；

【作者基本信息】 上海交通大学 ， 机械与动力工程， 2009， 硕士

【摘要】 仓储系统负责货物的存储与备货,在接到备货订单后,将相应货物由仓储区搬运至发货区等待发货。由于物流量的不断增加和订单时间性要求的不断提高,仓储系统往往不能按时完成备货订单,出现备货订单的拖期。这直接影响了后续的发运计划,并造成客户的缺货或生产线的停顿。本文讨论在给定硬件条件下减少仓储系统各订单总拖期的方法。订单的拖期量取决于仓储系统硬件资源水平、调度方法和货物的库位规划方案,同时也取决于仓储系统的作业负荷。文章分别通过对仓储系统调度方法和库位规划方案的优化来降低订单集总拖期。在调度方面,文章首先将备货订单调度决策分解为多个决策点,并为每个决策点设计了不同的调度规则。在各决策点使用相应的规则,即可得到调度方案。然后通过实验,选出了最适合本问题的规则组合。最后,在这个规则组合的基础上,结合问题特点,设计了两阶段的禁忌搜索,对调度方案进行进一步优化。实验结果表明,这种方法能够充分利用问题特性,有效地减小订单集总拖期。在库位规划方面,货物的存储位置会直接影响到仓储操作的工作量和工作时间,并影响到订单的完成时间。由于库位方案与订单拖期量之间关系复杂,既涉及到订单的具体情况,又涉及到系统各操作环节的资源数量和调度方式。因此本文以最小化样本订单集合的总拖期为目标建立了仓储系统的库位规划模型,并选用单基因遗传算法进行求解。在算法的设计过程中,对遗传算法的主要组成部分,如初始种群的产生方法和适应度函数等,分别根据问题特性设计了多种方案,并通过数据实验确定各方案的取舍。与实践中常用的库位规划方法的比较表明,该算法所得到的库位方案能够有效降低订单集合的总拖期。更多还原

【Abstract】 In a warehouse, cargos are retrieved and transported to shipment area basing on orders. If required cargos are not ready on time, the distribution plan will be delayed, and the customer may go out of stock.This dissertation manages to deduce the total tardiness of orders by both scheduling and storage assignment optimization.In the scheduling optimization part, firstly this scheduling problem is decomposed into several sub problems, and different scheduling rules are designed for each sub problem. A comparison of scheduling result under each rule combination is carried to choose the best fit rule combination for this problem. Secondly, a two stage tabu search is designed to improve the scheduling generated by the chosen rule combination.In the storage assignment part, a storage model is constructed to minimize the total tardiness of a given order set. A single parent genetic algorithm is applied to this problem. In the process of algorithm design, several schemes are compared to improve the performance of the algorithm. Tests show that this algorithm solves the problem well.更多还原