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[期刊] 工业工程与管理
[作者]
宋爽 赵思翔 张大力
本文研究了一类考虑并行分区的智能接力拣选系统的储位分配问题，建立了多目标混合整数规划模型，旨在最大化订单拣选量的同时使各分区的工作负荷均衡，从而降低拣选时间。针对问题的特点，本文设计了求解该类问题的两阶段优化算法。经过对某第三方仓储企业进行实例研究，数值结果表明设计的算法可以有效求解本文的储位分配问题。
[期刊] 物流技术
[作者]
胡小林 徐菱
针对B2C电商环境下需求不均衡问题,基于并行分区拣选系统特征,以最小化订单总服务时间为目标,建立了动态并行分区拣选系统下订单分批模型。通过拣选时间、等待时间反映订单履行效率,设计包含订单分批、批次分配与批次分拣的启发式算法求解该问题。通过算例分析得出了综合相似度中拣选截止时间相似度和拣选通道相似度最优参数分别取值为0.6和0.4,通过与其他算法进行对比分析证明了提出的批次分配算法和分拣算法可以缩短订单的等待时间和订单的履行时间,可以有效提高订单履行效率,为B2C电子商务企业的订单履行提供决策支持。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李珍萍 范欣然 吴凌云
研究了"货到人"拣选模式下的储位分配问题,以订单拣选过程中搬运货架总时间最短为目标建立了整数非线性规划模型,并证明其为NP-hard问题,分别设计了求解模型的贪婪算法和单亲进化遗传算法。首先根据订单和物品的关联关系对物品进行聚类,基于聚类结果设计了求解模型的贪婪算法。然后设计了直接求解模型的单亲进化遗传算法,遗传算法中采用了0-1矩阵编码、多点基因倒位算子、单点基因突变算子和精英保留等策略,通过合理选取参数,能够很快求解出问题的近似最优解。最后利用模拟算例和一个具体实例进行计算,并对贪婪算法和遗传算法的求解时间和求解效果进行了比较分析。结果显示,对于小规模问题,两种算法均能在较短的时间内以很高的概率得到问题的全局最优解,对于中等规模的实际问题,利用两种算法得到的储位分配方案均优于企业目前采取的基于出库频率的储位分配方案,遗传算法得到的储位分配方案对应的货架搬运次数、货架搬运总时间等均优于贪婪算法。本文设计的遗传算法可以作为智能仓库管理信息系统的核心算法。
[期刊] 物流技术
[作者]
周方圆 李珍萍
研究了基于"货到人"拣选模式的储位分配问题,建立了以总拣选成本最小化为目标的储位分配问题数学模型,针对"货到人"拣选模式的特点,利用复杂二分网络社团结构划分的基本思想,设计了求解储位分配问题的快速有效算法。进一步通过模拟实验分析了利用本文算法分配储位与利用传统分类存储方法分配储位对应的货架搬运次数和搬运成本,结果显示,与传统的储位分配方法相比,根据本文算法分配储位可以使订单拣选过程中的货架搬运次数和总搬运成本平均减少约40%。
[期刊] 物流技术
[作者]
朱铖程 吴兆东 张建东
储位分配策略是物资出入库效率的一个重要影响因素。在一个出库订单中,可能存在需求频率高的物资,也可能存在关联程度高的物资,在它们当中也会存在数量上的关联关系。从每一笔订单角度出发,建立了基于处理订单行走距离的TSP优化模型,通过数据挖掘算法得到内在的数量关系、关联关系等,最后利用回溯法求解模型得到相应的储位分配策略。研究表明,该模型提出的储位分配策略能够整体上优化订单处理速度,提高仓库的作业效率。
关键词：
储位分配 关联规则 聚类分析 优化策略
[期刊] 工业工程
[作者]
陈志新 董瑞雪 郝宇楠
针对某自动拣选系统建立了拣选位分配优化模型,以拣选时间模型作为适应度函数,并通过判断海明距离添加一个惩罚函数对遗传算法进行了改进,对算例进行仿真实验,可以得到货位排序优化后,总拣选时间明显降低了27.85%。结果表明,货物拣选位的分配对自动拣选系统的拣选效率有很大的影响。要想降低总拣选时间,提高自动拣选系统的拣选效率,不能只考虑个别种类货物的位置分配,要从全局的方向去考虑。该研究对配送中心如何提高自动拣选系统的效率提供了理论支持。
关键词：
自动拣选系统 拣选位分配 改进遗传算法
[期刊] 运筹与管理
[作者]
李金霖 尹成龙
受企业实际的注塑排产问题启发，本文研究了一类考虑模具约束和开机成本的相同并行机调度问题，目标是最小化加权延迟成本、换模成本和开机成本之和。构建了混合整数规划模型，证明了问题必定存在无机器空闲的最优解，提出了新的工作分配规则以确保产生的解都无机器空闲。在此基础上，设计了修改的ATCS算法(ATCS-MOD)和基于列表调度的遗传算法(GA-LS)两种算法。大规模数值实验证明GA-LS求解效果优于CPLEX和ATCS-MOD,更显著优于传统ATCS算法，同时也证明了新工作分配规则相比传统ATCS规则的优越性。
关键词：
并行机调度 模具约束 开机成本 遗传算法
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
郭金晟 周水银 王莹莹 李建斌
制造业即时物流指从供应商或仓库拣选原材料，不经中转直接运输至生产线的生产物流，具有订单变化快、配送时间紧、齐套要求高、涉及场景多、单次运量大、运输要求严的特点。订单拣选作为制造业即时物流的上游环节，其效率将直接影响后续配送与生产。因此，研究制造业即时物流的订单分配与排序问题十分必要。建立多目标混合整数规划模型，以最小化延迟订单数和最小化料箱出库次数为目标，决策订单在拣选台中的分配和拣选顺序。针对该场景的特点，提出即时优化和连续优化两种订单下发策略，分别设计GSC（Greedy Spectral Clustering）算法和VNS-CI（Variable Neighborhood Search-Cheapest Insertion）算法进行求解。数值实验表明，GSC算法的运算速度最快，1 000个订单的优化时间仅0.83秒，延迟订单数较低，料箱出库次数平均节约7.26%；VNS-CI算法能在GSC算法的基础上进一步提升优化效果，料箱出库次数平均节约16.37%。
[期刊] 工业工程
[作者]
唐红涛 杨志鹏 刘家毅
针对铸造车间差异工件组批多约束的问题,在工序可并行加工的前提下构建以最小化最大完工时间和最小化沙箱空置率为优化目标的并行工序批调度模型,设计一种改进和声算法求解该调度模型,提出一种单工序编解码方式和2种机器分配规则用于解决工件分批、沙箱选择、工序分配及机器选择的问题。在算法中提出一种新的和声产生方式和更新机制,同时为改善算法的局部搜索能力,加入模拟退火算法执行局部搜索过程。最后根据企业实际生产数据进行仿真实验,验证本文模型的有效性。
关键词：
工序并行 批调度 多约束 和声搜索算法
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
侯彬
目前机器调度模型对机器可用性的假定是,或者机器一直可用,或者在某些固定时候不可用。而实际应用中,工厂可通过机器的开关优化来节能减排。研究这样一种情况,机器的开关时间点和长度都不确定,需要在决策过程中决定,目标是最小化加权完成时间和节省成本。采用了基于列生成的分支定界法来求解,并结合了动态规划法来提高方法的效率。结果证明,该方法对求解中小规模的问题有很好的效率。
关键词：
机器开关 并行机调度 分支定界法
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
柳龙华 陈晶晶 姜秀梅 陈桥 武斌功 管在林
在多品种混流生产车间里，广泛存在着各种批量的任务在多台并行机上调度优化问题，这种并行机批量调度需要考虑批量大小设置、加工顺序优化、设备充分利用等多种要素，是一类典型NP-hard问题，且当任务加工完后还需要考虑转运过程时，问题将变得更加复杂。为了减少并行机生产过程中任务拖期和在制品积压，寻求更好的生产调度方案，针对典型并行机生产和转运场景，以最小化加权完工时间及拖期工件的惩罚费用、作业切换成本和库存成本之和为优化目标，设计了基于启发式规则的仿真程序与遗传禁忌算法相结合的优化算法，研究单工序不相关并行机调度环境下车间批量调度的最优调度方案，再通过案例验证了本文优化算法的有效性。结果表明，优化算法得出的并行机批量调度方案使得作业切换次数和拖期订单大大减少，减少在制品库存的同时提高了转运资源的利用率。
[期刊] 运筹与管理
[作者]
胡少龙 胡志华 曹杨
针对单储位储存方式可能导致仓库存取通道拥挤和作业效率低的情形,提出了一种基于多候选储位的存取路径优化方法。首先分配了货物的存取储位,然后建立了多候选储位的车辆路径问题(MLVRP)模型,并基于储位优先解码原则设计了遗传算法,最后通过算例证明该方法的有效性和算法的高效性。多候选储位的方法可以为取货任务至少节约18.4%(两个候选储位)和21.8%(三个候选储位)的路程,算法迭代10000次只需要434s。
[期刊] 物流技术
[作者]
李珍萍 冯卉妍 崔晓洁
研究了快速消费品仓库的储位优化问题。在充分考虑消费品中易碎产品特殊性的前提下,以拣货距离最短为目标,建立了储位优化问题的数学模型,并设计了求解储位优化问题的遗传算法。最后用Matlab进行编程和仿真,模拟计算结果显示,利用该方法优化储位,可以有效减少拣货期间的总行走距离。
关键词：
储位优化 易碎品 遗传算法
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
陈利伟 董明
构建了一个考虑有限可用性可控的两批次并行机调度模型。每台机器在考虑周期内可实施一次关机操作,由此形成一个不可用的时间段,关机开始时间和长度都不确定,需要在决策过程中决定,目标是最小化由完成时间和关机时间组成的总成本。先证明了问题最优解的一些性质,然后采用了基于列生成的分支定界法来求解,并结合了动态规划法来提高方法的效率。数据检验证明,该方法对求解中等规模的问题有很好的效率。
[期刊] 工业工程
[作者]
阮雯欣 于淼 张铎
为满足混凝土预制构件对提高生产效率和准时交付订单的需要，研究考虑混凝土预制构件并行机器生产调度的问题。现有混凝土预制构件生产过程中各工序均存在并行加工机器，且工序间没有单独的缓冲区域。因此本文提出一种零缓冲区情况下混凝土预制构件并行机器生产模型。首先，确定待加工构件以及对应的加工机器，并确定工序的关键时间点；其次，将选择并行机器的约束与零缓冲区影响后的时间约束结合，构建预制构件并行生产调度模型，并设计遗传粒子群混合算法(genetic algorithm-particle swarm optimization, GA-PSO)进行求解；最后，基于沈阳某混凝土预制构件厂的生产数据对所提模型进行数值实验分析。结果表明，GA-PSO算法结合GA算法和PSO算法的优势性能，实现高效的优化搜索，零缓冲约束的预制构件并行机生产模型生产的完工时间由78.98 h缩短至73.18 h，机器利用率提升了19.79%，验证了模型对实际排产的有效性以及算法具有较好的稳定性和适用性。
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