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    基于遺傳算法的電力企業倉庫貨位分配優化

      信息來源:   發布時間:2021-11-09  點擊數:

    0 引言

    隨著電力企業生產規模的不斷擴大,傳統模式下的倉庫管理模式由于利用率較低等問題已經不能很好地勝任電力企業倉儲管理的需要[1]。自動化立體倉庫又稱為自動倉儲,極大地提高了物流整體運行效率,在物流活動中有著舉足輕重的地位[2,3,4]。對貨位進行有效分配至關重要,合理的揀選路徑可以節約時間、提高效率、同時降低揀選過程中設備所消耗的能量,進而降低成本。

    貨位分配就是考慮貨物貨架的實際性質,給出入庫貨物分配合理儲位,達到倉儲利益最大化的目的。文獻[6]以倉儲用途為標準進行區位劃分,將倉庫分為5大區模塊;文獻[7]利用不同的倉庫水平位置,按照貨物流通速度、出入庫頻率高低劃分區位;文獻[8]將倉庫入料作為參數,建立數學模型用來尋取最優貨位;文獻[9]在研究不規則空間的自動倉庫系統貨物分配策略的基礎上,構建了貨位優化的數學模型。文獻[10]在研究倉庫信息化、現代化的過程中,引入了自動化分配的概念,將建模指標確定為貨位的動態分配

    本研究基于某電力企業立體倉庫,將貨物出入庫效率、存儲貨物之間的相關性以及保證貨架的穩定性作為優化目標進行研究,建立貨位分配的優化模型,并引入多目標遺傳算法對優化模型進行求解,從而能有效提高倉庫作業效率。

    1 自動化倉庫貨位分配優化

    1.1 模型假設

    貨位分配就是考慮貨物、貨架的實際性質、貨物出入庫頻率等因素,給出入庫貨物分配合理儲位,以降低倉儲作業成本,從而達到倉儲利益最大化的目的。

    貨物入庫和出庫的分配主要分為兩種情況:入庫時的貨位分配和出庫時貨位的選擇分配。前者根據入庫的貨物情況選擇適當數目的貨位進行擺放,后者根據出庫的貨物情況,將不同位置的同類貨物進行出庫操作。倉儲過程中貨物的合理分配一般遵循以下幾個原則:

    (1)先入先出原則。同一種類型的貨物必須滿足先進入倉庫的要先出庫這一原則,這樣才可以減少貨物在倉庫中積壓的時間,并安排入庫頻率高的貨物置于離出入庫口較近的貨位,從而使貨物的存儲更加方便,讓貨物出入庫的效率得到普遍的提高。

    (2)穩定性原則。即將貨物合理均勻分配在貨架上,輕物安放在貨架的上層,重物放置在貨架的下層,實現貨架“上輕下重”,從而保證貨架穩定性。

    (3)相關性安放原則。若貨物之間存在一定的相關性,把需要同時出庫的貨物將其放在相近或是相鄰的貨位??紤]貨物自身的性質應謹慎安排貨位,如特殊類型貨物要放在特殊的位置并且盡量安放在一起。

    根據某電力企業倉庫實際情況,進行模型簡化。描述如下:假設在某個倉庫區域中,該倉庫共有a排立體貨架,且每排為b列c層。因此,位于第ak排bk層ck列的貨架可表示為:(ak,bk,ck)(ak=1,2,…,a;bk=1,2,…,b;ck=1,2,…,c),坐標(0,0,0)表示倉庫的入口。圖1為本研究貨架俯視效果圖。

    圖1 貨架俯視效果圖

    圖1 貨架俯視效果圖  下載原圖


    從貨架俯視圖中可以將貨位進行優化,針對此問題作以下假設:

    (1)已知每種零件存放的種類,并且相同體積的容器其質量分布均勻;

    (2)每種零部件的周轉率已知;

    (3)一種零部件對應一個貨位;

    (4)立體倉庫采用單端出入庫方式;

    (5)每種貨位單元格的長寬高以及巷道寬度均為定值l0;

    (6)僅考慮揀選時間,不考慮零部件存取耗費的時間。

    1.2 參數定義

    根據假設,(a,b,c):貨架共有a排、b列、c層;(x,y,z):貨物在第x排,第y列,第z層的坐標;Vx:堆垛機在巷道上取送相應貨物水平方向的平均速度;Vy:堆垛機沿另一水平方向的平均移動速度;Vz:堆垛機沿垂直方向的平均移動速度;l0:長度、寬度、高度相同的貨架單元格;n:所有貨物共n類;k:貨位上存放的是第k類貨品;pk:第k類貨品的周轉率;mk:第k類貨品的質量;nxyzk:k在每個貨位的取值不定;nxyz:存儲在(x,y,z)貨位坐標上的第k類貨物的數量。

    2 多目標優化的數學模型

    2.1 出入庫周轉效率分析

    在倉儲管理的時候,必須要對每一個入庫的貨品進行嚴格地檢查,執行嚴格的出入庫管理。實際貨物物流的過程中,每天都會有大量的貨物進出倉庫,因此合理利用好倉庫空間,協調好管理人員之間的關系,提升貨物出入庫效率是倉儲管理中急需解決的一個問題。想要提升貨物出入庫的效率,首先就要把時間作為一個重要的考慮因素:將貨物出入庫的實際時間作為衡量標準,推算出貨物出入庫位置合理的距離公式。

    在現代的倉儲管理中,貨品上架和下架基本都是由堆垛機完成的,而堆垛機在豎直方向和水平方向上移動速度是不同的。對于大部分倉庫而言,堆垛機的速度大致是差不多的,盡管堆垛機在實際獨立取送貨物中有著x軸和y軸兩個不同的速度,但是它們的平均速度大致相同。假設(xk,yk,zk)是貨位的坐標,用k表示擺放在貨位的第k類貨品,那么X,Y,Z方向上的移動平均速度表示為Vx,Vy,Vz,l0為貨架單元格長寬高,并且都是已知的常量,假設堆垛機3個方向的平均速度Vx、Vy、Vz是不變的,可以推導出提高出入庫效率模型公式:

     


    2.2 出入庫穩定性分析

    重心低的物體具有較好的穩定性,為了降低貨架的重心,將貨品按照“上輕下重”的原則放置,以此來增強貨架的穩定性。將貨架的重心設置為第二個計算因子,將貨架的重心降到最低就是貨物擺放所要達到的最優目標。

    根據排列層的樣式,首先設計倉庫貨架布局,計算每排每列貨架的重心。為了求取整個貨架重心的最優解,首先需將每排的所有列進行加權,然后再將所有排整體求和。對該目標函數進行推導,得到貨架中心。整個倉庫的貨架穩定性函數模型如下:

     


    2.3 貨品種類分析

    要實現倉儲管理的現代化,就必須使倉庫在有限的空間內放置更多的貨品,在探求貨品存放最優模式時,不僅要考慮布局倉庫貨位對空間的占用,還要注意貨品擺放的序列。根據倉庫貨位放置的貨品來確定第k類貨品(ak,bk,ck)中心坐標位置。根據不同實際情形,建立單獨的目標函數模型。聯立后如式(3)所示:

     


    式中,每個貨位單元格的長度l0,第k類(k∈[1,n])貨品的周轉率pk,第k類貨品的質量mk,貨位分類存放時第k類貨品的中心點坐標為(ak,bk,ck),該坐標第k類貨品的存放數nabck。

    3 貨位優化的多目標遺傳算法實現

    本文基于多目標遺傳算法建立一系列效用函數與目標函數之間的相關聯系,借助效用函數關聯多個目標,在效用函數的協調下,使得多目標優化向單目標優化轉化,便于最優化運算求解[12,13]。對于貨物優化問題,可將貨物坐標標識為基因,染色體即為貨物坐標的排序序列,多條染色體可組成一組有效種群解,從而在種群基礎上搜尋多目標規劃問題的最優解。

    3.1 貨位算法編碼

    根據實際倉庫情況,貨架的排和列數小于32,層數小于8。對貨位的編碼:貨位編號由6位數組成,編號是從010101到323208,倉庫貨位前面兩位編號表示排,中間兩位編號表示列,最后兩位編號表示層,這種編號前兩位和中間兩位阿拉伯數字不能超過32,最后兩位不能超過8。編號編碼表如表1所示。

        下載原表

    表1 貨位編號

    實際操作中,需要按照不同的編碼方法進行編碼,同時又想把不同編碼方法得到的參數結果連接在一起,則常要在GA編碼方式中利用參數級聯編碼方式,目的是在不改變原來編碼的基礎上依次將它們按照順序連在一起,從而得到整個參數的編碼。綜上分析采用5∶5∶3編碼方式對參數解碼。解碼過程顧名思義則將其按照5∶5∶3這樣比例進行拆分開來,例如二進制編碼串為X:1000101111100,可以將二進制編碼串拆分成3個子串,并分別將3個子串進行解碼:10001轉換為十進制是X1=16+1=17;01111轉換為十進制是X2=8+4+2+1=15;100轉換為十進制是X3=04。因此,可以求出二進制編碼解碼為(171504)。

    3.2 初始化種群

    在進行貨位優化方面,首先考慮初始種群的設定,因此在整個倉庫中,貨位和貨物是相互對應的關系。一旦貨位確定下來,貨物的位置也就相應的確定下來。在用二進制編碼時,就不用擔心生成的是不是0或1,倉庫中總會使貨物與貨位有著匹配的關系,然后將每個產生的貨位編號連接起來即可構成一個初始個體。為了更加合理有效地對貨位進行分配,在盤點一些短期或長期儲存的貨物時要盡可能的采用貨位優化方式,更要在貨物剛要入庫上架的時候運用進來。

    4 實例仿真驗證與結果分析

    4.1 仿真參數設定

    基于某實際倉庫算例,具體需要優化的數據參數如表2進行設定,利用MATLAB程序對貨位進行分配優化。表2中的參數建立在倉庫2排6列4層分類的固定貨架,在它的基礎上,分別設置了水平方向和垂直方向的恒定速度,單位長度為定值的貨架。通過初步設置以及接下來的數據樣本導入,為整個貨位分配優化及仿真運行提供了準備。

        下載原表

    表2 優化仿真參數

    對于不同類貨物單位質量、倉庫存貨數量,可以在企業物資部門出入庫訂單信息中查詢到。零部件的周轉率是通過數據計算得到的,即現有倉庫樣本存量與初始入庫樣本量的比值。由于上述中涉及到貨物之間的相關性,需要對貨位的中心坐標進行設定,表3給出了初始存儲貨位坐標和中心坐標零部件初始數據。

        下載原表

    表3 待優化零部件初始數據

    4.2 仿真結果分析及模型驗證

    仿真結果分析:選取零部件重量和周轉率作為數據樣本,在優化過程中將周轉率數據以百分百數值代入優化程序,如周轉率為0.56的零部件實際代入優化求解程序的數值為56。運用MATLAB對程序進行優化處理,其結果追蹤如圖2所示:

    圖2 目標函數解結果追蹤

    圖2 目標函數解結果追蹤  下載原圖


    通過目標函數仿真運行追蹤解可知,目標函數在尋找最優解時,它們在收斂時的優越性是不一樣的,但基本上都找到了在該領域內的優解。由于多目標優化在權重系數靈活性的變化下,通過線性組合轉化為單目標優化進行求解,通過圖2單目標優化追蹤解比較分析,迭代次數在100以內基本上趨于穩定。

        下載原表

    表4 目標函數值對比

    從表4中可以看出,經優化后的零部件的出庫效率、貨架重心最低、貨物相關性等性能都得到一定程度上的改善,3個目標降低率分別為:18.20%、33.46%、12.22%。

    為了更加直觀地觀察貨位優化后的實際效果,根據貨位坐標,利用MATLAB模擬出優化前后貨位分配狀態的三維模擬圖,圖3為優化前后的貨位分配狀態。

    圖3 優化前后貨位分配狀態

    圖3 優化前后貨位分配狀態  下載原圖


    對優化前后的貨位分配狀態進行對比發現:貨位進行優化前,優化區域內的貨位分配雜亂無序,布局不合理,經過貨位優化后,貨位的分配都盡可能地靠近倉庫出入口和貨架低層,貨位分配的布局變得有序合理,這就使得貨位分配方案在滿足提高零部件出庫效率的基礎上,降低了貨架的重心,提高了貨架的穩定性。

    5 結束語

    針對物資倉庫存在的諸多實際問題,基于某電力企業倉庫實際情況,進行貨位分配模型建模與優化算法設計,建立了貨位分配優化模型并引入相應的算法和改善的算法。根據貨位多目標優化模型實際需要,采用改變權重系數來解決該問題。最后利用MATLAB軟件驗證經過優化后的貨位模型具有較好的適用性和合理性,充分證明了本研究優化策略的可靠性。

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