[发明专利]一种基于智能分析算法的物资上下架方法

权利要求书

1.一种基于智能分析算法的物资上下架方法，其特征在于：基于蚁群和遗传算法，将基于路径相似度的信息素更新应用于遗传算法的适用度函数，根据同一物资历史上下架、转储后再出库、预计在库时间情况，同时兼顾避免物资积压，同批次同种类物资在库时间较长物资优先下架，构造非线性序列，并进行相关度分析，推荐上架仓位；

具体步骤如下：

步骤一：基础数据处理

针对历年物资上下架仓位数据，上架根据仓位利用率、同批次同进深、巷道均匀分布、先列后层、筛选空托盘巷道五种策略进行仓位推荐，下架根据先进先出或先进后出策略进行仓位推荐，将所有策略推荐出的仓位记录下来，进入步骤二；

步骤二：仓位推荐分析

基于步骤一中得出的仓位，再利用遗传算法模型、出入库效率原则模型和货架稳定性模型进行仓位推荐分析，与步骤一中的结果结合，得出上下架仓位推荐的最优解；

步骤三：仓位推荐结果输出

系统运行结算后，按照指定格式推荐出最优上下架仓位及候选仓位列表；

步骤四：上下架仓位信息收集

将此次物资上下架的仓位信息进行收集，添加到物资出入库仓位数据库中，作为下一次上下架的基础数据进行处理；

步骤二中，仓位推荐分析方法如下：

1）按照上下架类型分别将各个策略推荐出的仓位进行两两交集求解；

2）将交集中仓位按照出现次数正序排列；

3）根据上下架物料通过遗传算法进行货位分配，进行全局搜索和并行化处理，得出10个推荐仓位；

4）根据上下架物料通过出入库效率原则模型计算出10个推荐仓位；

5）根据上下架物料通过货架稳定性原则模型计算出10个推荐仓位；

6）将3）、4）、5）计算出的结果，按照顺序与2）中的计算结果进行交集求解；

7)将6）中的交集求解再进行交集求解，得出的仓位作为最后的推荐仓位；

8)若7）得出解为空，则按5）、4）、3）的顺序依次减少参与交集求解的个数，直至得出解；

若8）得出解为空，则按2）的顺序进行仓位推荐。