[发明专利]一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法

权利要求书

1.一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤1：基于货物出入库频次信息将货物进行ABC分类，根据出入库频率将仓库内货物分别归类为A类货物、B类货物和C类货物，并将货位按照堆垛机从出/入库达到该货位的时间进行ABC分析，根据堆垛机从出/入库平台到达货位所需的时间将货位分别归类定义为A类货位、B类货位和C类货位，并结合仓库需求将存储空间分为多个仓储区，同时根据分区数量确定各类货物的存储位置；

步骤2：将入库订单定义为寄居蟹，货位定义为保护壳，在保护壳中嵌入货位的物理属性和目标值计算函数，其中，保护壳内嵌的目标值计算函数包含立体仓库出入库效率最高、货位重心最低；在寄居蟹中则嵌入货物属性信息，并初始化已分配货位订单集合和未分配货位订单集合，分别定义为有保护壳寄居蟹集合和无保护壳寄居蟹集合；完成可用货位初始化、入库订单信息初始化和算法定义说明环节；

步骤3：在无保护壳寄居蟹集合中选择一部分寄居蟹进行分配保护壳操作，即给无保护壳寄居蟹分配一个保护壳，若寄居蟹的ABC分类等级优于或等于保护壳的ABC分类等级，则确认此次分配，并更新有保护壳寄居蟹集合和无保护壳寄居蟹集合；反之则对下一只无保护壳寄居蟹进行操作，循环操作直至被选中的无保护壳寄居蟹全部进行了一次分配操作，若无保护壳寄居蟹集合为空，则进行步骤4；

步骤4：在有保护壳寄居蟹集合中选择一部分寄居蟹在既定的保护壳顺序上进行游走，将已分配保护壳的寄居蟹分成货位等级与货位等级相匹配和货位等级与货位等级不相匹配两大类，其中，对于等级匹配的寄居蟹，采取levy飞行游走策略，而对于等级不匹配的寄居蟹则采用随机选择大步长游走策略，其中，采取levy飞行游走策略时，步长满足levy分布，采用随机选择大步长游走策略时，步长在选取范围[S,Shell_num+S]内随机选取，Shell_num表示单个货架的货位数，S表示寄居蟹游走最小步长；每只寄居蟹游走的下一位置，可能是另一只寄居蟹，也可能是空的保护壳，通过对比竞争函数值进行交换，将最优的壳分配给最优的蟹；若有保护壳寄居蟹的集合为空，则转入停止标志位处理环节；

步骤5：若有保护壳寄居蟹集合不为空，评价当前货位分配的结果，即评价当前货位分配结果的出入库效率和货架稳定性，同时根据当前优化分配结果的状态，更新停止标志；

步骤6：重复步骤3至步骤5直到程序停止，输出货位分配优化结果；

其中，步骤5中通过优化目标函数值来决定是否输出货位分配结果，优化目标函数值的计算方式为：

其中n为本次优化中空货位的数量，k为保护壳的实例化编号，Shell_k_Objectivel表示为第k个保护壳的目标函数值。

2.根据权利要求1中所述的一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，其特征在于，货物入库遵循下重上轻、分散存储、取货时间最短的原则。

3.根据权利要求1中所述的一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，其特征在于，步骤1中，将存储空间分为3个仓储区，且货物的种类有3种，进行货物ABC分类时，将仓库内按货物上一统计时期的出入库频率统计数值的排序结果的前20％的货物归为A类货物、排序在20％-40％的货物划归为B类货物，剩余部分称为C类货物；进行货位ABC分类时，将根据堆垛机从出/入库平台到达该货位所需的时间进行排序的排序结果的前20％的货位定义为A类货位，排序在20％-40％的货位定义为B类货位，其他的为C类货位。

4.根据权利要求3中所述的一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，其特征在于，堆垛机从出/入库平台到达货位位置的时间采取曼哈顿距离计算，即在堆垛机水平和垂直方向上运动花费时间取极大值。