半在线入库堆垛问题的动态求解算法.pdf

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1、CN431258/TP计算机工程与科学2011年第33卷第5期ISSN1OO713OXC()MPUTERENGINEERING&SCIENCEVo1.33,No.5.20ll文章编号:1007—130X(2011)05—019005半在线入库堆垛问题的动态求解算法DynamicAlgorithmforSemi——OnlineWarehousingEntryProblem席阳XIYang(北京服装学院商学院,北京100029)(BusinessSchool,BeijingInstituteofFashionTechnology,Beijing100029,China)摘要:堆场垛

2、位优化问题一直是仓储管理的难点和焦点之一,垛位优化可以保证物料装卸和出入库的高效率,同时对保证合同交货期也起着至关重要的作用。针对仓储和生产一体化下的入库堆垛问题,本文通过分析将其归结为一类半在线的A型装箱问题,并依据问题的特点,建立了最小化总倒垛次数的优化模型。根据货场天车在相邻入库过程中存在空闲作业量的特点,设计了一种前序货物允许移动的动态堆垛策略,结合堆垛约束后嵌入到经典装箱启发式算法中,最后通过仿真算例验证了该策略的有效性。Abstract:Highefficiencyofstockpositionoptimizationdecisionplaysanimportant

3、roleinmaterialhandlingandinsuringofdeliverytimes.Concerningonthewarehousingentryprobleminthestorageproductionintegration,amathematicalmodelconsideringtheminimumofgoodsshufflingnumbersisbuildbasedontheformulationofsemi—onlineA—shapebinpackingproblemthroughanalysis.Aheuris—ticsstrategynameddyn

4、amicstackingstrategy(DSS),whichinviewofvacantworkloadofoverheadcranesbetweentheadjacentincominggoods,andtogetherwithstackingconstraintsembeddedinbinpackingheuristicsisdesignedtosolvethesuggestedmode1.Thenumericalexperimentsshowthevalidi—tyoftheDSSstrategy.关键词:堆垛问题;装箱问题;装箱启发式;半在线Keywords:stac

5、kselectionproblem;binpackingproblem;binpackingheuristics;semi—onlinedoi:10.3969/j.issn.1007—130X.2011.05.037中图分类号:TP29文献标识码:A在入库决策的同时考虑了货物规格和出库作业顺引言序,为每个货物选择合理的垛位,则必然会大幅降低倒垛量。随着生产与仓储一体化进程的推进,有仓储物流管理在现代企业生产的流程中占有必要在入库堆垛时就参照后续生产计划,其中存在重要的地位,而倒垛问题是仓储管理中的难点和热这样一类入库问题:在货场管理及货物的装载运输点问题。之所以会出现大量的倒垛

6、,是由于前序的过程中,为了避免倾倒往往要求将长(重)的货物置入库堆垛作业没有针对出库顺序进行优化。如果于短(轻)货物的下方j;同时为了在已知生产计划*收稿日期:201009—08;修订日期:20l01223基金项目:北京市教育委员会专项资助项目(JD2010-05)通讯地址:100085北京市海淀区安宁庄东路28号院10—9—14Address:Room10-9—14,No28Yard,AN’ingZhuangRdEast,Haidian1)istrict,Beijing100085,P.R.China190的情况下优化后续的出库作业,减少倒垛次数以提弹性,如品种、厚度、宽度等

7、,满足同一垛位中的约高装卸效率,要求货物入库时考虑到交货期的松束参数尽可能地接近即可;但约束之问又存在着制紧,即货物所属订单交货期较迟的优先人库。若将约关系,如寻求厚度接近可能会使得宽度差异增存货的垛位视作箱子,待入库的货物视作物件序大,而倒垛次数的减少可能是以牺牲货物从入口到列,那么该问题叮以转化为带顺序约束的半在线A垛位的平移距离为代价的。因此,为了达到对多种型装箱问题来解决。约束的统一描述,根据实际的生产规则为所有约束作为经典的组合优化问题,装箱问题(Bin条件设置匹配权值,即根据货物

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