[发明专利]一种子母穿梭车式密集仓储系统的配置优化方法

说明书

本发明公开了一种子母穿梭车式密集仓储系统的配置优化方法，以仓储系统吞吐时间最短、系统能耗最小以及仓储成本最少为目标，采用带精英策略的非支配排序遗传算法进行多目标优化，寻求最优的仓储系统配置方案，为企业人员规划仓库时提供早期决策依据，保证仓储活动中的各项作业高效、协调地进行的同时，也降低了子母穿梭车式密集仓储系统因规划设计不当引起的风险，具有较大的实际应用意义。

技术领域

本发明属于仓储系统配置优化领域，具体涉及一种子母穿梭车式密集仓储系统配置的优化方法。

背景技术

随着当前企业对集约化和信息化仓储物流配送需求的不断增长，自动化立体仓库的应用越来越广泛。而自动化、智能化的密集存储技术正在成为货架行业的主流趋势，将穿梭车与密集型货架系统进行配合作业，已成为一种新兴高效物流解决方案，并在企业中得到了广泛应用。为了进一步提高其作业效率，子母穿梭车式密集仓储系统(Shuttle-Carrier Warehousing System，SCWS)应运而生。该系统运行速度快、定位精度高、库容量大、可扩展性强，在烟草、医药及冷链物流等行业具有广泛的用途。基于子母穿梭车式密集仓储系统的诸多优点，研究如何对其进行有效配置规划，以降低企业投资成本与设备能耗，以此提高仓储经济效益与社会环境效益，具有重要的实际意义和应用价值。

相关研究者在对仓储系统进行早期规划时，大多只单方面涉及仓储设施布局、货架配置或设备数量优化。由于仓储系统物理布局及设备装置相对缺乏灵活性，同时，仓储系统运行效率越高，设备损耗率也相应越高，因此，有必要在仓储系统规划初期即均衡考虑效率、成本与能耗等因素，对仓储货架与设备规格进行综合合理配置，但目前这方面的研究相对匮乏。

发明内容

本发明的目的在于提供一种子母穿梭车式密集仓储系统的配置优化方法。

为达到上述目的，本发明采用了以下技术方案：

1)确定仓储系统的配置优化所涉及的多个优化目标及决策变量，所述决策变量为与仓储系统配置相关的参数；

2)根据仓储作业方式以及决策变量，建立步骤1)确定的各优化目标的数学模型；

3)根据步骤2)建立的数学模型，利用多目标优化方法对决策变量进行求解，根据求解结果对仓储系统的配置进行优化。

优选的，所述优化目标选自仓储系统的吞吐时间、能耗和成本。

优选的，所述决策变量选自仓储系统的仓储容量及子母穿梭车运行的参数(具体包括：货架的层数M、列数C、排数A、货架个数N、升降机的加速度a_y、升降机的最大速度v_y、母车的加速度a_x、母车的最大速度v_x以及子车的最大速度v_z)。

优选的，所述步骤2)具体包括以下步骤：将涉及所述多个优化目标的仓储系统的配置优化问题转化为基于Pareto的多目标优化问题；所述基于Pareto的多目标优化问题表示为：

minf(X)＝min{f₁(X),f₂(X),f₃(X)}

其中，f₁(X)、f₂(X)以及f₃(X)分别为仓储系统平均吞吐时间、仓储系统能耗以及仓储成本的目标函数，Q_min为最小的仓储容量要求，Q(X)为仓储容量，X_l、X_u分别为决策变量X的下界、上界。

优选的，所述f₁(X)、f₂(X)、f₃(X)分别表示为：