自动化仓储系统优化方法的研究

自动化仓储系统(AS/RS)是现代工厂物流和CIMS中的重要环节，随着现代工业生产的发展，对自动化仓储提出了更高的要求。本文将现代智能优化理论的研究与AS/RS应用相结合，以进一步完善仓储的智能化管理、提高系统整体效率为目标，开展自动化仓储系统优化方法的研究，对提高企业竞争力和国民经济的运行质量都具有重要的理论和实际意义。 AS/RS是一个离散的、随机的、动态的、多因素、多目标的复杂系统，对AS/RS的智能化管理将导致复杂的系统优化问题。传统的方法求解过程不仅时间较长、成本较高，而且很难求得最优解。本文通过采用智能优化遗传算法(GA)和基于群集智能的蚁群算法(ACO)对AS/RS的若干优化问题进行研究，提出了相应的改进算法并进行了实例验证。论文主要工作如下： 1．针对AS/RS输送系统在实际运行时导致设备资源利用冲突和自动导引小车(AGV)的任务分配问题，建立了考虑多个复杂约束条件的AGV优化调度问题的多参数优化数学模型。将局部搜索技术引入标准遗传算法中，提出了带有局部搜索的混合遗传算法。该算法解决了局部搜索中寻找高效邻域结构的技术难题，能够搜索到问题的全局解，有效地解决了输送系统出现的死锁和瓶颈效应问题。 2．针对货物存取频繁和存储货位动态变化问题，建立了固定货架系统货位分配优化问题的多目标模型；针对分配模型各目标存在相互冲突不存在唯一的最优解，提出了基于Pareto最优和小生境技术的改进遗传算法。该算法除了常规遗传操作以外，设计了Pareto解集过滤器和小生境技术，求得均匀分布的Pareto最优解集，较好地解决了货位分配多目标优化问题，并为AS/RS提供多种动态优化解决方案。 3．为进一步提高AS/RS效率需要解决大规模入/出库拣选作业的路径规划问题。本文首先针对水平分层旋转货架系统的特点构建了拣选作业路径规划问题的数学模型。然后针对不同设备配置下的固定货架系统，定义了单巷道固定货架拣选作业问题(SAOPP)和多巷道固定货架拣选作业问题(MAOPP)；分别构建了SAOPP路径规划数学模型和作业次数不确定的MAOPP路径规划的多目标数学模型。针对ACO算法求解路径规划问题存在容易出现停滞现象，提出了自适应动态改变信息素挥发系数的策略；针对ACO算法求解大规模路径规划问题时存在的收敛速度慢，容易陷入局部最优的缺陷，提出了候选点集合策略、动态插入点策略及选择算子的策略。实验证明用本文设计的新型改进ACO算法求解大规模路径规划问题时，能快速得到近似最优解。 4．为验证本文建立的优化模型和提出的求解方法的有效性，结合一个实际的应用对象进行了系统设计和应用分析。结果表明：所建立的数学模型和相应的优化算法完全可以应用于实际自动化立体仓库系统中，可以达到了减少企业物流成本，提高仓储整体效益的目的。 本文得到了国家自然科学基金项目、辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目和辽宁省高等学校创新团队支持计划项目的支持 。2100433B

副题名

外文题名

Research of optimization methods on automated storage and retrieval systems

导师

陈雪波指导

学科专业

控制理论与控制工程

学位级别

博士论文

学位授予单位

大连理工大学

学位授予时间

2008

关键词

物流 物资管理 仓库管理 自动化技术

馆藏号

F253.4

馆藏目录

2009\F253.4\6

利用自动化仓储系统可持续地检查过期或找库存的产品，防止不良库存，提高管理水平。自动化仓储系统能充分利用存储空间，通过计算机可实现设备的联机控制，以先入先出的原则，迅速准确地处理物品，合理的进行库存管理及数据处理。

内容介绍

《知识型智能优化方法研究》讲述了：最优化技术在科学和工程等领域都有着非常广泛的应用，受到了理论界和工程界的热切关注和深入研究；优化理论与算法的研究已成为一个具有理论意义和应用价值的热点课题。智能优化方法模仿自然现象的运行机制而产生，为解决复杂工程问题提供了新思路和新手段。实际优化问题的复杂度越来越大，对优化算法性能的要求也越来越高。最优化理论领域的“无免费午餐”定理说明算法混合是有效提高优化性能的一种手段，将各种算法有效地集成起来构成新的高效的优化方法是一个非常有价值的研究方向。

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