[发明专利]一种应用于Flying-V型非传统布局仓库的货位分配优化方法

说明书

本发明提供了一种应用于Flying‑V型非传统布局仓库的货位分配优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.设置Flying‑V型仓库货位分配相关参数；S2.初始化货位分配参数；S3.依据待入库货物信息单，初始化种群；S4.采用自适应遗传算法，对种群进行个体最优选择；S5.判断是否达到算法终止迭代次数，如是则进行S6，否则继续循环S4步骤；S6.输出最优的货位分配方案。本发明专利提到的货位分配优化方法应用场合是“Flying‑V型非传统仓储布局”，对货物出入库效率和货架摆放货物后重心最低进行优化，提供了一种量纲不同的多目标优化问题处理方法，采用自适应遗传算法，交叉率和变异率随适应值变化，既保持了种群多样性，也保证了遗传算法的全局收敛性。

技术领域

本发明涉及仓库管理领域，特别涉及一种应用于Flying-V型非传统布局仓库的货位分配优化方法。

背景技术

仓储是物流中的重要环节，直接反映着物资在流通前及流通中的状况，是企业判断生产销售情况的依据。在进行仓储管理的整个的操作过程中，仓储管理的信息反馈直接会影响着企业的经济运行。因此，仓储管理环节由原来不受重视的作业性、辅助性角色，上升为企业运营战略的重要环节也成为企业取得竞争优势、降低成本的利润源泉。通常仓库主要作业包括货物入库、在库管理和出库作业，而其中货物在库时间一般最长。因此，货物的在库管理是仓库的主要工作，而其中货位管理更是占据其核心地位。对货物如何处理、如何放置、放置在何处等进行合理有效的规划和管理成为物流从业者国内外学者竞相研究的问题。

回顾仓储发展的历史可知，国内外仓储作业优化研究主要针对与传统布局(单分区或双分区)仓库，但近年来，随着以Flying-V型为代表的非传统布局方式的革新与发展以及其在空间利用率和运作效率方面表现出的优势，非传统布局仓库越来越受到追捧，在国内外实践中逐渐得到了推广应用。

然而，在Flying-V型非传统布局仓库中如何合理的分配仓储货位一直是制约其进一步推广应用的重要阻碍。货物进入仓库之后，对货品如何处理、如何放置、放置在何处等进行合理有效的规划和管理是仓储行业不可避免的问题。不合理的货位分配不但不能发挥Flying-V型仓库在运作效率方面的优势，还将消耗大量的人力、物力和时间成本。而现有的货位分配优化方法和技术又不能直接应用在Flying-V型非传统布局仓库的货位分配。因此，基于Flying-V型非传统仓库货位分配优化问题的特殊性与复杂性，本发明设计出一种可以适用于Flying-V型非传统布局仓库的货位分配优化方法，以满足现代仓储管理的需要，适应市场需求。

发明内容

为了克服现有的货位分配技术和方法不能有效解决Flying-V型布局仓库的货位分配的缺陷，本发明提出一种基于遗传算法的Flying-V型仓库货位分配优化方法。该方法具有搜索效率高、解的可靠性强等优势。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种应用于Flying-V型非传统布局仓库的货位分配优化方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.设置Flying-V型仓库货位分配方法中相关参数；

S2.初始化货位分配遗传算法参数；

S3.依据待入库货物信息单，初始化种群，每个货位位置信息由4个维度参数组成，分别为货区号、货位的排数、货位的列数和货位层数；

S4.采用自适应遗传算法，对种群进行个体最优选择，其中包括：

S4.1.评价种群中各染色体个体的目标函数值和适应度，包括入库效率最高最优值和货架稳定性最好即重心最低最优值；

S4.2.对适应度值进行自适应变换，再对种群染色体个体进行选择操作；

S4.3.保留最优染色体个体；

S4.4.对种群染色体个体进行交叉操作，且交叉率进行自适应变换；