穿越策略下考虑相关性的货位优化方法

摘要：

为研究品项相关性对拣货效率的影响规律,通过分析穿越策略下分区分批拣货时品项间相关性关系的特点,以批次拣货时间最短为目标建立了货位指派优化的数学模型,提出基于品项相关性的货位指派优化算法(SASC_C),该算法以COI法解为初始解,通过贷位逐次变换策略将相关性强的品项尽可能的指派到尽可能少的巷道中来提高拣货效率.算法测试结果表明:SASC_C算法的收敛速度明显快于不考虑相关性的随机型算法(SASR);求解质量平均改进约1.06％～10.6％,比COI法的解平均改进0.73 ％～14.6％;相关性强度越高,改进效果越明显;在穿越策略下,改进效果随访问巷道数的增多而减弱.充分利用品项间的相关性关系进行货位优化,有利于提高穿越策略下的拣货效率.

关键词：货位化优、品项相关性、SASC_C算法、货位逐次变换策略、穿越策略、拣货效率

所属期刊栏目：46

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：浙江省科技厅公益性技术应用研究资助项目2012C31012;浙江省科技厅面上资助项目2009C31025

在线出版日期：2013-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1424-1430