考慮多車配合的AutoStore系統訂單揀選排序研究

馬云峰; 崔宇昊; 鄒雅倩; 胡依娜; 盧陽

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考慮多車配合的AutoStore系統訂單揀選排序研究

首發時間：2023-10-26

馬云峰 ^{1
2}
馬云峰（1972-），男，漢，吉林蛟河人，教授，博士，研究方向：物流系統規劃
崔宇昊 ¹
崔宇昊（1998-），男，漢，湖北十堰人，碩士研究生，研究方向：物流系統調度及優化
鄒雅倩 ¹ 胡依娜 ¹ 盧陽 ³

1、武漢科技大學管理學院, 湖北武漢 430065
2、武漢科技大學服務科學與工程研究中心, 湖北武漢 430065
3、湖北普羅格科技股份有限公司，湖北武漢 430000

摘要：AutoStore系統是一種高密度智能倉儲系統，儲存性能優于同等規模傳統倉庫40%以上?，F階段對該系統中訂單排序問題研究較少，且都嚴格要求單輛小車參與整套揀貨動作，導致對相同料箱的多次翻揀，增加大量重復成本。為解決該問題，創新性地提出堆垛檢索概念并設計多車協同揀貨作業流程，以減少對料箱的重復翻箱?；谠撟鳂I方式建立訂單排序優化模型用于求解最優訂單序列，并進一步設計了啟發式算法SA用于大規模算例求解。數值實驗顯示，在小規模問題中，SA算法與數學模型最優解的誤差僅為0.95%到3.5%；在大規模問題中，SA的性能高出現有方法15%至72%。結果證明了該種作業流程的有效性及SA算法求解訂單排序問題的優越性。

關鍵詞：自動化倉庫 AutoStore系統多車協同訂單排序混合整數規劃模型啟發式算法

For information in English, please click here

Research on Order Picking Sorting in the AutoStore System with Multi-Vehicle Collaboration

MA Yunfeng ^{1
2}
馬云峰（1972-），男，漢，吉林蛟河人，教授，博士，研究方向：物流系統規劃
CUI Yuhao ¹
崔宇昊（1998-），男，漢，湖北十堰人，碩士研究生，研究方向：物流系統調度及優化
ZOU Yaqian ¹ HU Yina ¹ LU Yang ³

1、School of Management, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430065
2、Research Center for Service Science and Engineering, Wuhan University of Science and Technology, Wuhan, Hubei 430065
3、Hubei Prolog Technology Co., Ltd, Wuhan, Hubei 430000

Abstract：The AutoStore system is a high-density intelligent warehousing system, with a storage performance exceeding that of traditional warehouses of equivalent size by more than 40%. Currently, there is limited research on the order sequencing problem within this system, and the existing studies strictly require the involvement of a single vehicle in the entire picking process. This leads to multiple retrievals of the same bin, resulting in a significant increase in redundant costs. To address this issue, we introduce the innovative concept of "stacked retrieval" and devise a multi-vehicle collaborative picking process to reduce the repeated handling of bins. Based on this operational approach, we establish an order sequencing optimization model to determine the optimal order sequence. Additionally, we design a heuristic algorithm named SA to address large-scale instances of the problem. Numerical experiments reveal that, in small-scale scenarios, the SA algorithm yields an error ranging from 0.95% to 3.5% compared to the mathematical model\'s optimal solution. In large-scale scenarios, SA outperforms existing methods by 15% to 72%. These results convincingly demonstrate the effectiveness of this operational approach and the superior performance of the SA algorithm in solving the order sequencing problem.

Keywords： Automated Warehousing AutoStore System Multi-cart Collaboration Order Sequencing Mixed-Integer Programming Model Heuristic Algorithm

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馬云峰，崔宇昊，鄒雅倩，等. 考慮多車配合的AutoStore系統訂單揀選排序研究[EB/OL]. 北京：中國科技論文在線 [2023-10-26]. http://www.gulakh.com/releasepaper/content/202310-45.

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論文編號	202310-45
論文題目	考慮多車配合的AutoStore系統訂單揀選排序研究
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