遗传算法在双拣选台旋转货架拣选路径优化中的应用

遗传算法是一种基于自然选择和自然遗传学机理上的参数搜索算法，能较好地解决ＮＰ完全问题．针对双拣选台分层旋转货架的拣选路径优化，提出了一种遗传算法优化方法．仿真结果表明了该算法的有效性．     

基于串并行混合拣选策略的自动拣选系统品项分配优化

面向配送中心自动拣选系统的效率需求,提出了一种新型的串并行混合拣选策略,并设计了品项货位分配的优化方法。针对订单拣选作业,结合串、并行拣选策略的优点设计混合拣选策略:首先选择非干涉品项进行并行拣选,而后针对并行拣选后产生的间隙选择合适品项进行插空拣选,最后对剩余品项进行串行拣选。针对该拣选策略受品项货位分配影响较大的特点,设计了改进的小生境遗传算法对拣选系统的品项货位分配进行优化。仿真试验结果证明了串并行混合拣选策略和品项货位分配优化方法对提高自动拣选系统效率的有效性和可行性。     

基于遗传算法的配送中心订单拣选优化问题研究

以拣选所有订单的行走距离最短为目标,研究了配送中心内订单分批拣选的优化问题.文中采用了遗传算法来优化订单的分批组合,不同于先前的分批优化方法,本文在订单分批时,考虑了种子订单的选择方法,通过种子订单的有效选取,使拣选总距离得到了明显的优化.     

基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化

传统移动机械臂路径规划算法没有根据抓取点分布情况对工位点坐标进行优化,效率低,对此,提出了一种基于改进遗传算法的移动机械臂拣选路径优化方法.通过对拣选物品位置的分析,建立单个工位点上移动机械臂分拣路径模型和多工位点的旅行商（TSP）问题模型,运用改进的遗传算法,在工作空间内对各个工位点的位置坐标寻优,规划出移动机械臂抓取的最短路径和多工位点间移动的最短路径.实验结果表明,与传统遗传算法可能,运用改进的等级进化选择算子和最优近邻交叉算子,遗传算法的收敛速度提高了46.15%,路径缩短了45.99%,系统运行时间减少了25.80%,提高了系统效率.     

自动分拣系统并行分区拣选优化策略

分析自动拣选系统的拣货区数量、缓冲区容量和品项分配与并行分区拣选策略下系统效率的关系,研究各拣货区挡板动作时序对订单拣选总时间的影响,提出一个对并行分区拣选策略的综合优化方法.该方法以总拣选时间最小为目标,确定最佳拣货区数量和缓冲区容量,引入并改进相似系数,建立基于相似系数的品项分配聚类模型,提出一种启发式聚类算法.经对某自动分拣系统进行实例仿真分析,结果表明,该综合优化方法有效.     

一种fishbone仓储布局下拣选路径存取协同策略的优化

为了提升仓储物流中心的生产运作效益,基于一种非传统fishbone布局路径优化特点研究的基础上,提出了一种质量、体积双负载约束下的存取协同的策略模式,并构建了拣选路径的优化模型。针对该模型,设计了改进的禁忌搜索算法(TS)进行模拟仿真试验,该算法的初始值部分由遗传算法生成,有效地克服了禁忌搜索算法对初始值的依赖性。应用该算法,针对不同的订单规模和不同的初始负载比例,将传统的拣选模式和存取协同的策略模式下的最短拣货路径距离进行了比较,结果显示存取协同策略模式能够缩短fishbone布局下拣货路径的距离,其优化比例最高可达38%左右,最差的优化结果也有12%,从而提升生产作业效率。     

配送中心分拣订单合批策略的研究

合理优化货物拣选路径和订单批量策略是劳动密集型配送中心降低拣选成本的一种有效方法。通过分析人工拣选作业和订单合批的特点,从拣选路径、拣选次数、订单提前期3个方面考虑,构造了拣货作业中订单分批的多目标优化数学模型,并分别用先到先服务、基本遗传算法、改进的小生境遗传算法对数学模型进行求解,得出不同的订单数据从执行时间和优化效果方面所对应的最优求解方法。     

基于改进MMAS算法的堆垛机货物拣选路径优化

提出了一种基于改进最大最小蚁群算法(MMAS)的货物拣选路径优化算法.首先建立堆垛机货物拣选路径最短化的数学模型,然后利用改进的MMAS对其求解获得临时优化路径,最后融合2-opt策略进行局部调整获得最优拣选路径.实验结果表明,本算法可有效克服蚁群算法易陷入局部最优的不足,且较之遗传、粒子群等算法缩短了货物的拣选路径,提高了仓库作业的效率.     

基于蚁群算法的立体仓库拣选作业优化

以自动化立体仓库拣选作业为研究对象,根据实际情况,分析自动化立体仓库拣选作业的工作特点:巷道堆垛机每次拣选作业只能对一个托盘进行操作;当巷道堆垛机运行到拣选作业区且货单物品被拣选后,巷道堆垛机将托盘送回原货位。基于自动化立体仓库拣选作业的工作特点,建立了以巷道堆垛机拣选作业运行时间最短为目标的数学模型,最后采用蚁群算法进行优化求解,得出最短运行时间,实例证明该模型和算法是切实可行的,能有效的提高立体仓库拣选作业效率。     

自动化立体仓库计算机监控系统拣选出库优化控制

对拣选出库对整个仓库各部分的工作进行了分析，并从监控机的角度对整个仓库的拣选出库作业从货单到进程上进行了优化处理，本方法可缩短各个分系统的辅助等待时间，提高整个仓库的工作效率。     

墙地砖的自动拣选

分析了墙地砖自动拣选线原理，探讨了我国某公司引进拣选线失败的原因及采用CCD器件等加以解决的方法。     

自动化立体仓库计算机监控系统拣选出库优化控制

对拣选出库时整个仓库各部分的工作进行了分析，并从监控机的角度对整个仓库的拣选出库作业从货单到进程上进行了优化处理．本方法可缩短各个分系统的辅助等待时间，提高整个仓库的工作效率．     

基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法

针对提高快递包裹的分拣效率和识别准确率,提出了一种基于深度神经网络复杂场景下的机器人拣选方法.首先,提出一种改进的目标检测算法,通过将多层浅层特征图与最终的特征图进行融合,提取更加细节的特征,以提升识别的速度与精度;其次,提出了一种基于关键点的级联卷积最优拣选位置检测网络模型,对包裹最优拣选位置进行实时预测估计;最后,结合目标包裹最优拣选框与场景的深度信息和基于三维信息的目标姿态估计算法实现机器人拣选,并通过实验验证了该方法的有效性.     

基于MMAS算法的计量检定中心仓储堆垛机拣选路径优化

针对省级电网计量检定中心的自动化立体仓库,研究了堆垛机拣选路径优化问题.根据检定中心运作的实际情况,分析自动化立体仓库拣选的工作特点,构建含装箱约束条件的堆垛机拣选作业路径最短的数学模型,分别采用基本蚁群算法和最大最小蚁群算法进行求解.利用最大最小蚁群算法的信息素初始化机制,可有效克服基本蚁群算法过早陷入停滞状态而出现局部极值的问题,对于求解自动化立体仓库拣选路径优化问题具有很好的效果.Matlab仿真结果表明,与基本蚁群算法相比,最大最小蚁群算法所求得的解性能更优,能有效提高自动化仓库拣选作业的工作效率.     

基于CAN总线与RFID技术的电子拣选器的设计

在现代物流行业的众多仓储管理方式中,电子拣选方式是一种能够有效提高物流操作效率和质量的方法.目前国内的物流拣选作业主要采用基于RS-485总线的电子拣选方式,针对于RS-485总线的不足之处,利用CAN总线的现场控制优势,并结合RFID技术的优点,设计了一种基于CAN总线与RFID技术的电子拣选器.实验表明,该电子拣选器具有更高的数据纠错能力和数据传输效率,在物流仓储管理中拥有很好的应用前景.     

Max-Min蚁群算法在固定货架拣选路径优化中的应用

固定货架拣选路径优化问题是一个典型的TSP问题．为NP完全难题．使用Max-Min Ant System Algorithm来求解该问题，计算机仿真结果表明该方法能较快地找到最优解，而且比神经网络、启发式方法更能有效地找到最优解．     

多种群果蝇优化算法求解自动化仓库拣选作业调度问题

针对自动化仓库的拣选作业调度问题,提出了一种多种群果蝇优化算法。采用随机键编码方式,利用味道浓度判定值的大小次序来映射调度解。通过同时学习子种群的局部最优和全局最优个体,实现对果蝇个体的更新计算。为了避免陷入局部最优,采用了一种果蝇个体变异机制。计算结果显示,多种群果蝇优化算法在计算精度和收敛效率方面要好于基本果蝇优化算法,并且搜索过程能够有效跳出局部最优。     

基于顺序拣选策略的压缩动态虚拟视窗算法

为缩短虚拟容器长度、减少订单拣选总时间,改进了拣选设备,提出了压缩动态虚拟视窗算法。该方法为每台拣选机设置一个重力缓存区及挡板,拣选时先将货物弹射至到重力缓存区,在缓存区内压缩货物间距;再把货物从重力缓存区合并至皮带输送机,实现货物的密集排列和虚拟容器长度的缩短。基于货物的顺序拣选策略,建立了压缩动态虚拟视窗算法的数学模型。以某地市卷烟配送中心的3批订单数据为例进行了仿真,结果表明该方法将拣选时间缩短了87.45％～87.77％,并且拣选时间随着拣选机弹射速度和重力缓存区货物合并速度的增加而减少。     

基于Flexsim的配送中心拣选策略比较与仿真

订单拣选是影响物流中心运作效率的核心环节,本文以现有典型订单拣选策略为研究对象,通过采集国内某配送中心运营数据,在Flexsim仿真软件中对不同拣选策略进行仿真与比较研究.根据数据实验结果,明确了各种拣选策略的性能特性及适用范围,为实际订单处理业务提供了有益的决策支持.     

能够拣选散装部件的机器人

日本石川岛播磨重工业公司（IHI）上市了一款可将箱体内零散部件逐个取出并放置到指定位置的机器人——“散装拣选系统”。