[发明专利]拣货方法和系统有效
申请号: | 201210311171.7 | 申请日: | 2012-08-28 |
公开(公告)号: | CN103632026A | 公开(公告)日: | 2014-03-12 |
发明(设计)人: | 何红旗 | 申请(专利权)人: | 纽海信息技术(上海)有限公司 |
主分类号: | G06F19/00 | 分类号: | G06F19/00 |
代理公司: | 上海智信专利代理有限公司 31002 | 代理人: | 薛琦;吕一旻 |
地址: | 201203 上海市*** | 国省代码: | 上海;31 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及一种拣货方法和系统,特别是涉及一种路径优化的拣货方法和系统。
背景技术
进入21世纪,互联网得到更加广泛的发展,电子商务网站应运而生,伴随着是大型,超大型的仓库建设及使用。而每天大量的订单,对于同存于一个大型的仓库来说,捡货的方法成为处理订单、发货速度的关键。捡货方法是否科学、是否高效,将极大的影响着仓库的使用效率及出货的速度。如同样几个货物,从打单到跑一次和跑两次去取、一次可取多少货,在取货的过程中花费在路程上的比例等,所用时间不一样,投入人力不一样。
为了进一步节约人力成本,加快拣货时间,需要一种优化的拣货方法和系统。
发明内容
本发明要解决的技术问题是为了克服现有技术中缺乏有效、优化的大型仓库中的最佳拣货路径的计算方法的缺陷,提供一种适用于大型仓库的、能计算最佳拣货路径的拣货方法和系统。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的:
一种拣货方法,其特点在于,其包括以下步骤:
步骤S1、选择订单并获取该订单的订单参数Orders{On[m]}和商品参数Products{Pn[x,y,k,l]},该订单参数Orders{On[m]}表示该订单中包含n种商品且第n种商品On的个数为m,该商品参数Products{On[x,y,k,l]}表示第n种商品On在仓库坐标系中的横坐标为x、纵坐标为y、且重量为k、体积为l;确定仓库中每个分拣处的分拣处参数S{Sa[X,Y]},其中分拣处为拣货的起点和终点,该分拣处参数S{Sa[X,Y]}表示第a个该分拣处在该仓库坐标系中的坐标X、Y,确定波次最大功率参数BC{K,L},其中该波次最大功率参数表示一波次的最大分捡量为重量K、体积L,波次为从分拣处出发完成捡货回到分拣处的过程,分拣量表示该波次所拣的所有商品,分拣量参数表示该波次所拣的所有商品的总重量、总体积;
步骤S2、计算一波次数量R,该波次数量R表示拣完该订单中的所有商品所需的波次个数,其中R=MAX(W/K,V/K),W表示该订单中所有商品的总重量,V表示该订单中所有商品的总体积,该公式表示总体积除以一个波次的最大运力中的体积和总质量除以一个波次最大动力中的总质量,并且两个数的最大值向上取整数;
步骤S3、在每个分拣处坐标系中计算该订单中所有商品的坐标P[xp,yp],其中分拣处坐标系为以每个分拣处为原点的坐标系;
针对每个分拣处坐标系:
步骤S4、在该分拣处坐标系中得到所有波次单,每个波次单中包括该订单中的至少一种波次单商品,该波次单商品为以该分拣处坐标系的原点为圆心、一预设距离为半径的范围内分拣量参数不超过该波次最大功率参数的所有商品;
步骤S5、计算该分拣处坐标系中每个波次单中所有波次单商品至该分拣处坐标系中原点的距离之和;
步骤S6、获得步骤S5中计算所得距离之和的最小值,并且得到该最小值所对应的该波次单;
步骤S7、以该分拣处坐标系的原点为起点和终点、以该原点至该波次单中每个波次单商品的连线作为拣货路径;
步骤S8、判断是否生成所有分拣处坐标系中波次单的拣货路径,若是,结束流程;若否,返回步骤S4。
优选地,步骤S8中还包括以下步骤:若当前波次为第R个波次、且该第R个波次的波次订单达到一预设条件时,追加至少一个订单,并返回步骤S2。
本发明还提供一种拣货系统,其特点在于,其包括:
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于纽海信息技术(上海)有限公司,未经纽海信息技术(上海)有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201210311171.7/2.html,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 专利分类
G06F 电数字数据处理
G06F19-00 专门适用于特定应用的数字计算或数据处理的设备或方法
G06F19-10 .生物信息学,即计算分子生物学中的遗传或蛋白质相关的数据处理方法或系统
G06F19-12 ..用于系统生物学的建模或仿真,例如:概率模型或动态模型,遗传基因管理网络,蛋白质交互作用网络或新陈代谢作用网络
G06F19-14 ..用于发展或进化的,例如:进化的保存区域决定或进化树结构
G06F19-16 ..用于分子结构的,例如:结构排序,结构或功能关系,蛋白质折叠,结构域拓扑,用结构数据的药靶,涉及二维或三维结构的
G06F19-18 ..用于功能性基因组学或蛋白质组学的,例如:基因型–表型关联,不均衡连接,种群遗传学,结合位置鉴定,变异发生,基因型或染色体组的注释,蛋白质相互作用或蛋白质核酸的相互作用