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仓储物流机械搬运密集区储位应急分派研究

来源：本站 | 宣布日期：2023-02-27

0 引言

目前物流已经成为海内外，尤为重要的供应链之一，而仓储在物流中占有很是重要的职位[1]。关于目今的仓储前物流，已经实现机械搬运，接纳自动化分派仓储储位[2]。目前，海内外将仓储储位分派研究，只从结合待分派货物自身特性、设计指标量数学模型求解两个方面入手[3]。在结合待分派货物自身特性方面：外洋有学者以提高仓储分派效率为目的，研究商品分类的数量控制在10类；今后，在20世纪末，外洋学者凭据其时的时代配景，将货物凭据历史信息分类，再通过圆周率分派储位；在此基础上，21世纪初时，有学者提出基于BOM分派储位，即分类存储，进而降低仓储压力；此时，另有学者提出，改变仓储划分区域，为此构建出0-1计划模型[4,5]。海内则从基于存储战略进行货位分派入手，提出相关性、不考虑相关性的或未指派算法，分派仓储；今后有学者提出数学建模要领，通过变邻域搜索算法分派仓储；另有学者凭据商品的重要性，将商品分类存储；另有凭据商品品项的品项货位分派[6,7]。在设计指标量数学模型求解方面，外洋学者在仓储划分区域的研究上，进一步研究区域特点，建立仓储分派的数学模型，并设计求解算法，优化仓储分派；另有学者以提高周转率为目的，接纳非线性模型求解，分派仓储储位，提高仓储空间的利用率；除别的，外洋学者从货架稳定性和收支库效率两方面着手，建立自动化货位分派模型，以革新粒子群优化算法求解方法，优化仓储储位分派[8,9]。海内设计指标量数学模型求解，则是接纳赋权法和求解原问题多目标函数两种步伐，分派仓储储位，因此有学者从行驶时间、货架稳定性、收支库频率三方面入手，利用加权组合方法，接纳遗传算法求解，分派仓储储位；更有学者以汽车行业为实验工具，建立货位分派的多目标优化数学模型，求解仓储货位的最优分派[10,11]。可是在上述的研究中，大都只考虑了货架稳定性和收支库效率两方面，未曾有学者深入研究仓储密集区域，储位应急分派要领，为此提出仓储物流机械搬运密集区储位应急分派研究。

1 研究仓储物流机械搬运密集区储位应急分派要领

1.1 析仓储物流机械搬运密集区储位结构

基于文献[12]对仓储物流机械搬运密集区储位结构的研究结果，凭据Fishbone型储位结构模式进行剖析，进而建立此次仓储物流机械搬运密集区储位应急分派模型。其Fishbone型储位结构模式如图1所示。

图1 Fishbone型储位结构模式图

从图1中可以看出，此次剖析的Fishbone型储位结构，将仓储储位分为了四个货区，图中存取点设计在了仓储前端底部中心，且各条巷道交叉间，泛起45°[12]。因此在如图1所示的Fishbone型储位结构中，其仓储单位货位的长宽均相等，且拣货巷道的宽度与单排货架的宽度也相等。所以设仓储货位长宽为l,高为h,其货号区域用k体现，即k=(1,2,3,4),其区位布展如图1所示；货位的排数用x体现，即x=(1,2,…,xmax);货位的列数用y体现，即y=(1,2,…,ymax);货位的层数用z体现，即z=(1,2,…,zmax)。此时(k,x,y,z)即可以表述为k区x排y列z层的货物。此时，仓贮存取点的位置设为(0,0,0)。

此时，将如图1所示的Fishbone型储位结构中，其货物存放战略接纳随机分类的方法，且在同一货架上，摆放着形状体积相同、质量差别的货物；每种货物的质量为M,周转率为P;可是，一个储位只能存放一个种类的货物；堆垛机和输送机匀速运动，其运动速度为v;在建立储位应急分派模型时，只考虑拣选作业时间，忽略存取货物的时间；货物架上的托盘，标准、质量统一，可是所存储的货物质量差别。此时，即可凭据上述剖析内容，建立储位应急分派模型，对模型求解，分派仓储储位。

1.2 建立储位应急分派模型

此次建立储位应急分派模型，需要从收支库效率和货架稳定性两方面，建立储位应急分派模型。由于堆垛机的运动速度一定，可是在水平偏向和竖直偏向保存速度差，而提高收支库的效率，就需要减少收支库作业历程中的一定距离。所以设堆垛机在y水平偏向的平均移动速度为vy,在z竖直偏向的平均移动速度为vz。此时，堆垛机将货物从货架收支口存入货格的时间为 $[\max (\frac{y}{v_{y}}, \frac{z}{v_{z}}, l, h)]$ 。除此之外，货物在收支口时，还会受到储位的排数和巷道的宽度影响，因此设输送机将货物在排数x上，从货架出口送往收支库口的水平运送速度为vx,则货物的输送时间为 $(\frac{x + [\frac{x}{2}]}{v_{x}}) l h$ ,其中， $[\frac{x}{2}]$ 体现巷道宽度对输送距离的影响，取值时选取不大于 $\frac{x}{2}$ 的整数。综上所述，收支库效率最高时，储位应急分派的目标函数f1(x, y,z)为：

$\min f_{1} (x, y, z) = \sum_{x = 1}^{a} \sum_{y = 1}^{b} \sum_{z = 1}^{c} [\frac{x + [\frac{x}{2}]}{v_{x}} + \max (\frac{y}{v_{y}}, \frac{z}{v_{z}})] \times l \times h \times p_{x y z} (1)$

式中(a,b,c)体现货架的a排，b列，c层；pxyz体现储位(x,y,z)上货物的周转率[13]。

从图1中可以看出，货架多是两排货架，接纳一台堆垛机进行仓储，且货架在x偏向的宽度，远小于y偏向上的长度，因此需要两排货架，坚持基本一致的总重量，且单排货架的货物质量与其所在层的乘积之和最小。此时包管货架稳定，储位应急分派的目标函数f2(x,y,z)为：

$\min f_{2} (x, y, z) = {\begin{cases} \frac{\sum_{x = 1}^{a} \sum_{y = 1}^{b} \sum_{z = 1}^{c} Μ_{i} * n_{x y z i} * z * l * h}{\sum_{x = 1}^{a} \sum_{y = 1}^{b} \sum_{z = 1}^{c} Μ_{i} * n_{x y z i}} \\ \sum_{q = 1}^{\frac{a}{2} - 1} (\sum_{y = 1}^{b} \sum_{z = 1}^{c} Μ_{i} * n_{(2 q) y z i} - \sum_{y = 1}^{b} \sum_{z = 1}^{c} Μ_{i} * n_{(2 q + 1) y z i})^{2} \end{cases} (2)$

式中，Mi体现第i类货物的单位质量；nxyzi体现存储在(x,y,z)储位上的第i类货物数量；q体现货架，即x=2q和x=2q+1,q∈N且 $q \in \frac{a}{2} - 1$ ,其中N体现货架的个数[14]。此时，(1)式和(2)式即为储位应急分派模型，其约束条件为：

$c o n s t r a i n t {\begin{cases} 1 \leq x \leq x_{\max} \\ 1 \leq y \leq y_{\max} \\ 1 \leq z \leq z_{\max} \end{cases} (3)$

综上所述，(1)、(2)和(3)式即为储位应急分派模型。此时，针对如(1)、(2)和(3)式所示的储位应急分派模型求解，即可针对仓储物流机械搬运密集区，进行储位应急分派。

1.3 储位应急分派

此次储位应急分派，接纳遗传算法，分派应急储位，其储位应急分派流程如图2所示。

图2 储位应急分派流程

在如图2所示的储位应急分派流程中�；诖舜谓⒌拇⑽挥狈峙赡Ｐ�，确定储位分派的选择算子。因此设(1)、(2)和(3)式函数的总优化目标函数值为F,储位分派的最大适应度为Gmax,目今储位分派的最小适应值为Gmin,目今选择的循环次数为t,终止循环次数为T。此时，关于选择的储位分派概率P为 $Ρ (j) = \frac{G_{1} (j)}{\sum_{j = 1}^{J} G (j)}$ ,其中，J体现第j类货物的数量，G体现储位分派适应度[15]。则储位应急分派模型，总优化目标函数值倒数的储位分派适应度为：

$\begin{array}{l} G = \frac{1}{F} \\ G_{1} (j) = G (j) + \frac{e - e^{\frac{t}{Τ}}}{e + e^{\frac{t}{Τ}}} (G_{\max} - G_{\min}) (4) \end{array}$

此时，当(4)式处于储位分派初期时， $\frac{e - e^{\frac{t}{Τ}}}{e + e^{\frac{t}{Τ}}} \approx 1$ ,则获得的G1(j)储位分派适应度被选择概率P(j)弱化，包管所有仓储物流，都有相适应的储位；当(4)式处于储位分派后期时， $\frac{e - e^{\frac{t}{Τ}}}{e + e^{\frac{t}{Τ}}} \approx 0, G_{1} (j) \approx G (j)$ ,则获得的G1(j)储位分派适应度被选择概率P(j)增强，可以加速仓储的分派速度，为应急仓储物流迅速选择适合的储位。

凭据(4)式的盘算结果，将最大循环次数T,设定为仓储应急分派的终止条件，中选择的循环次数t>T时，即直接退出循环分派历程，分派应急储位。此时，将上述叙述历程，带入图2储位应急分派流程，即可获得应急储位最优分派结果。

2 仿真剖析

此次试验，选择MATLAB仿真平台，验证此次研究的仓储物流机械搬运密集区储位应急分派要领。因此，将此次提出的储位应急分派要领记为实验A组，将文献中提到的两种储位应急分派要领，划分记为实验B组和实验C组。凭据储位应急分派要领，对储位分派的特点，以拣货行走距离为实验研究偏向，统计三组要领与原始要领，14天总计拣货行走距离和日均行走距离，盘算拣选路径缩短率，比照三种储位应急分派要领，在仿真平台上，拣货行走距离是非和拣选路径缩短率巨细。

2.1 实验准备

此次选择的MATLAB仿真平台，所具有的仿真情况为Intel(R) Xeon(R) i3 CPU型号的效劳器，其处理器为2.10 GHz的双核处理器，处理内存16 GB,关于三组要领中，保存的算法，均接纳MATLAB R2015b仿真平台上的翻译功效，c#语言设计开发仿真程序，进行算法翻译，此次的仿真平台的操作程序为64位的Windows7操作程序，在该仿真平台上，其信息存储数据库为Microsoft SQL Server2014。

在此次实验设计的仿真实验情况下，选择某区域仓储物流机械搬运货仓，作为此次实验的仿真工具。在该货仓中，保存近两个月的订单数据信息，并将此次仿真实验，选择的近两个月订单数据信息，存储在Microsoft SQL Server2014数据库中。此次实验的仿真历程如下：(1)此次仿真实验，接纳原始的储位应急分派要领，盘算两个月内，每天订单的拣货行走距离总和，并统计货物品规之间的相关性、出库量等信息；(2)确定此次仿真实验历程中，最合适的品规动态调解数量，包管此次实验的严谨性。因此选取50、100、300、300四个层次的品规，进行动态调解的仿真；(3)此时，在办法2确定的调解品规基础上，接纳三组储位应急分派要领，分派此次实验选择的近两个月订单数据。纪录三组储位应急分派要领，对此次实验选择的近两个月订单数据，仓储分派仿真得出的拣货行走距离及拣选路径缩短率，进行统计。其中拣选路径缩短率?的表达式为：

$ϑ = \frac{(D_{2} - D_{1})}{D_{2}} (5)$

式中，D1体现三组要领中，所有拣货人员的日均行走距离；D2体现原始要领中，所有拣货人员的日均行走距离。

关于办法2中，差别品规的动态仿真结果，如表1所示。

表1 差别品规的动态仿真结果

日期	订单行数	订单数	四个层次品规的拣货行走距离/km
日期	订单行数	订单数	50	100	200	300
1	1 634	55	43.6	43.6	43.2	43.4
2	1 864	42	65.0	64.4	64.3	64.2
3	1 594	52	95.0	94.3	94.1	93.8
4	2 876	101	96.1	95.4	95.0	95.7
5	1 745	125	97.1	96.3	96.4	97.2
6	2 761	88	100.1	99.7	99.4	99.7
7	925	46	33.2	33.1	33.2	33.2
8	1 516	68	69.4	69.4	69.4	69.7
9	2 396	71	92.0	91.3	91.3	92.2
10	1 632	53	63.7	63.7	63.7	63.7
11	3 092	104	132.5	132.1	131.7	133.1
12	3 009	48	127.4	126.5	126.5	126.7
13	2 276	84	86.5	86.1	86.1	86.2
14	765	49	36.5	36.6	36.4	47.2
总计	28 019	986	1 138.3	1 132.3	1 130.6	1 135.8
日均	2 007	70	81.31	80.87	80.75	81.12

此时，凭据表1所示的差别品规动态仿真结果，将其绘制成如图3所示的折线图，统计表1中所有工人的拣货行走距离的总和，及其每天所有工人的拣货行走距离的总和。

图3 差别品规的动态仿真结果折线图

从图3可以看出，当每次调解200品规时，是最为适合该库区的品规调解数量。因此，此次仿真实验，选择200个品规，作为此次三组储位应急分派要领的仿真参数。

2.2 第一组实验结果

在此次实验确定的实验参数下，对三种要领，在200品规下，同样14天下，订单行数和订单数如表1所示。此时，对同等日期的拣货行走距离进行统计，比照三种要领，拣货行走距离是非，其统计结果，如表2所示。

表2 拣货行走距离比照表(km)

日期	实验A组	实验B组	实验C组	原始要领
1	42.95	44.45	44.98	46.38
2	64.21	64.53	68.11	71.36
3	93.25	94.65	96.98	99.12
4	94.59	97.90	103.06	104.35
5	96.82	100.21	103.20	108.20
6	98.52	104.44	104.07	107.90
7	32.94	33.11	35.14	36.42
8	69.42	71.85	73.86	77.78
9	91.24	94.89	96.76	102.45
10	63.31	65.53	69.75	72.50
11	131.19	136.04	137.35	141.90
12	126.28	130.70	135.39	143.23
13	85.80	89.67	92.37	97.03
14	39.65	41.04	42.20	44.43
总计	1 130.2	1 169.0	1 203.2	1 253.1
日均	80.73	83.50	85.94	89.50

从表2中可以看出，该区域的仓储物流机械搬运货仓，原始应急分派要领拣货行走距离，14天总计抵达了1253.1 km, 日均抵达了89.50 km; 实验B组比原始要领14天总计拣货行走距离少了84 km, 日均少了6 km; 实验C组比原始要领14天总计拣货行走距离少了49.9 km, 日均少了3.56 km; 实验A组比原始要领14天总计拣货行走距离少了122.9 km, 日均少了8.77 km。由此可见，此次研究的储位应急分派要领，在分派速度上是三组要领中最快的。

2.3 第二组实验结果

在第一组实验的基础上，进行第二组实验。接纳(5)式，盘算表2中三组要领的拣选路径缩短率，比照与原始要领缩短的距离，其(5)式的盘算统计结果如表3所示。

表3 拣选路径缩短率比照表(%)

日期	实验A组	实验B组	实验C组
1	7.40	4.15	3.02
2	10.01	9.56	4.56
3	5.92	4.51	2.16
4	9.35	6.18	1.24
5	10.52	7.39	4.63
6	8.69	3.21	3.55
7	9.55	9.10	3.51
8	10.75	7.62	5.04
9	10.95	7.39	5.55
10	12.67	9.61	3.79
11	7.55	4.13	3.21
12	11.84	8.75	5.47
13	11.57	7.59	4.08
14	10.76	7.63	5.02
总计	9.81	4.92	3.98
日均	9.80	4.91	3.98

从表3中可以看出，经过(5)式的盘算，所统计出的拣选路径缩短率，实验A组最高，实验C组最低，与表2拣货行走距离比照表一致，盘算结果有效；且实验A组的日均拣选路径缩短率，横跨实验C组5.82%,实验B组4.89%。由此可见，此次研究的储位应急分派要领，关于密集区域的仓储物流储位分派迅速，效率高。

综合上述两组实验结果可知，此次研究的储位应急分派要领，拣货行走距离最短，与原始要领的拣选路径缩短率最高。

3 结束语

综上所述，此次研究仓储物流机械搬运密集区储位应急分派要领，考虑差别储位漫衍模式，对储位分派的影响，建立与储位相适应的分派模型，缩短拣货行走距离；经过仿真实验，从日均行走距离和日均拣选路径缩短率两个实验结果，确定拣货行走距离日均比原仓储应急分派要领少了8.77 km, 经过盘算，日均拣选路径缩短率抵达了9.8%。可是此次研究的仓储物流机械搬运密集区储位应急分派要领，仅考虑了Fishbone型储位结构模式，储位应急分派要领，未曾考虑其他储位结构模式，储位应急要领的适应性。因此，在今后的研究中，还需不绝深入研究仓储物流机械搬运密集区储位应急分派要领，深入剖析差别储位结构模式下，储位应急漫衍战略，研究出所有储位结构模式，均可使用的储位应急分派要领。

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0 引言

1 研究仓储物流机械搬运密集区储位应急分派要领

1.1 析仓储物流机械搬运密集区储位结构

1.2 建立储位应急分派模型

1.3 储位应急分派

2 仿真剖析

2.1 实验准备

2.2 第一组实验结果

2.3 第二组实验结果

3 结束语

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