水电企业物流中心仓储货位优化分析与应用

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中文摘要摘要仓储掌控着水电企业近半数的成本，保管着水电企业生产运行的重要物资，高效的仓储管理对提高仓储作业效率、降低仓储作业成本、保证电力安全生产至关重要。货位优化是仓储管理的重要环节，对提高仓储管理效率起着重要作用。面对成千上万的货位，仅凭习惯和经验来放置物资，造成了出库效率低、空间利用率低、仓储成本高等众多问题，长此以往，仓储问题不仅会影响电力安全生产，更会制约企业发展。因此，结合水电企业仓储物资特点，进行合理的货位优化迫在眉睫。基于此，本文以水电企业物流中心为研究背景，对其仓储区进行货位优化研究。本文研究的主要内容如下：首先，对水电企业物流中心仓储货位优化问题进行总体研究。通过对水电企业仓储物资特征、货位优化现状及问题的深入研究，分析得出需要解决的关键问题。对货位存储策略、物资分类及仓储库区划分方法、货位优化方法进行归纳总结，结合水电企业物资标准，提出基于分类存储和定位存储的改进存储策略，进行各类物资存储库区布局优化及库区内货位优化的总体研究方案。其次，对水电企业物流中心各类物资存储库区的布局优化方案进行研究。应用设施布局的理论方法，结合水电企业的物资特征，考虑各库区与出入口的物流量、物资间统计相关性及仓储区面积利用率，建立搬运成本最低、活动关系最密切、面积利用率最高的多目标优化模型，对各类物资的存储库区进行布局优化，并应用遗传算法，进行求解。然后，对各类物资的存储库区的货位优化方案进行研究。在完成各类物资存储库区布局优化的基础上，以提高出库效率、保证货架稳定性及平衡巷道工作量为目标建立货位优化模型，结合存储库区内物资特点，根据模型目标重要性设立相应权重，并应用遗传算法，对货位优化模型进行求解。最后，将上述研究结论应用到W公司，通过工程实例验证本文所提方法的可行性和实用性。关键词：水电企业，货位优化，改进存储策略，遗传算法I万方数据 重庆大学硕士学位论文万方数据 英文摘要ABSTRACTMaterialstoragesharesnearlyhalfthecostofhydropowerenterpriseandkeepsthepowermaterials.Effectivewarehousemanagecanhelptheenterpriseimprovetheefficiencyofwarehousingoperations,reducestoragecosts,ensuretheproductionofelectricitysafety.SlottingoptimizationisoneoftheessentialpartsofWarehouseoperationandmanagementandplaysakeyroleforimprovingtheefficiencyofwarehousingoperations.Placingtensofthousandsmaterialsbyexperiencedmethodcausessomeproblems,e.g.lowutilizationofwarehousespace,lowefficiencyofcargodelivery,highstoragecost.Whichwillnotonlyaffectthepowerproductionsafety,butalsorestrictenterprisedevelopmentoverthelongterm.Therefore,howtooptimizetheslottingdistributioncombiningthecharacteristicsofmaterialinhydropowerisimminent.Basedonthis,thispapertakesthehydropowerenterpriselogisticscenterastheresearchobject,tostudytheslottingoptimizationinstoragespace.Themaincontentofthispaperisasfollows:Firstly,thispaperresearchestheproblemsofwarehousingslottingoptimizationfromthewholeview.Throughthefurtherstudyingofuniquenessofhydropowerenterprisestoragematerials,slottingoptimizationproblemsandanalysis,weobtainthekeyissueswhichshouldbesolvedimminently.Thenaccordingtoacomprehensivestudyofthecargostoragestrategy,materialclassifiedmethod,storageareaplacedmethod,slottingoptimizationmethodandcombiningthematerialstandardofhydropowerenterprises,thispaperproposestherevisedstoragestrategywhichbasedonthededicatedstoragestrategyandclass-basedstoragestrategy.Secondly,researchingthelayoutoptimizationschemeofallkindsofmaterialstorageareaofthelogisticscenterofthehydropowerenterprise.Accordingtothetheoriesoffacilitylayoutandcombiningtheuniquenessofhydropowerenterprisestoragematerials,thispaperestablishingamulti-objectivemodelofminimizingthecarryingcosts,improvingtherelationshipsofthestorageareasandmaximizingtheutilizationofwarehousespace.Andchoosesgeneticalgorithmtosolvethismodel.Thirdly,researchingslottingoptimizationschemeofallkindsofmaterialsinthestoragearea.Basedontheoptimizationofthelayoutofallkindsofmaterialinstoragearea,thispaperestablishesamulti-objectivemodelofimprovingthecarryingefficiency,guaranteeingthestabilityofshelvesandbalancingtheworkloadofeachroadway.ThenIII万方数据 重庆大学硕士学位论文setsupdifferentweightsfordifferentobjectsinthemodeladoptingexpertevaluationmethodbasedonthematerials’characteristics,andchoosesgeneticalgorithmtosolvetheslottingoptimizationmodel.Finally,thispaperappliestheconclusiontoWcompanyshowingthatthealgorithmranstablyandthemodelwaspracticalandeffective.Keywords:hydropowerenterprise;storagestrategy;slottingoptimization;geneticalgorithmIV万方数据 目录目录中文摘要..........................................................................................................................................I英文摘要.......................................................................................................................................III1绪论......................................................................................................................................11.1研究背景..................................................................................................................................11.2国内外研究现状......................................................................................................................21.2.1仓储布局研究...................................................................................................................21.2.2仓储货位优化研究...........................................................................................................21.2.3研究现状总结...................................................................................................................41.3研究目的及意义......................................................................................................................41.3.1研究目的...........................................................................................................................41.3.2研究意义...........................................................................................................................51.4研究内容及章节安排..............................................................................................................51.5本章小结..................................................................................................................................72水电企业物流中心仓储货位优化总体研究......................................................92.1水电企业物流中心仓储现状分析...........................................................................................92.1.1水电企业物流中心仓储物资特性分析...........................................................................92.1.2水电企业仓储现状分析.................................................................................................102.1.3水电企业仓储问题分析.................................................................................................122.2水电企业仓储货位优化总体方案.........................................................................................132.2.1关键问题分析.................................................................................................................132.2.2货位存储策略.................................................................................................................132.2.3货位优化方法研究.........................................................................................................152.2.4研究思路及技术路线.....................................................................................................182.3本章小结................................................................................................................................193水电企业物流中心物资存储库区布局优化....................................................213.1物资存储库区布局优化原则................................................................................................213.2解决思路及流程....................................................................................................................213.3物资存储库区布局优化模型构建.........................................................................................233.3.1问题描述及基本假设.....................................................................................................233.3.2目标函数.........................................................................................................................253.3.3约束条件.........................................................................................................................26V万方数据 重庆大学硕士学位论文3.4物资存储库区布局优化模型求解算法研究........................................................................273.4.1编码设计.........................................................................................................................283.4.2适应度函数设计.............................................................................................................303.4.3遗传操作.........................................................................................................................313.5本章小结................................................................................................................................344水电企业物流中心仓储货位优化.........................................................................354.1货位优化原则........................................................................................................................354.2解决思路及流程....................................................................................................................354.3货位优化模型构建................................................................................................................364.3.1问题描述及基本假设.....................................................................................................374.3.2目标函数.........................................................................................................................384.3.3约束条件.........................................................................................................................404.4货位优化模型求解算法设计................................................................................................404.4.1编码设计.........................................................................................................................404.4.2适应度函数设计.............................................................................................................424.4.3遗传操作.........................................................................................................................424.5本章小结................................................................................................................................425案例应用..............................................................................................................................435.1应用背景................................................................................................................................435.1.1W公司背景介绍.............................................................................................................435.1.2W公司仓储现状及问题分析.........................................................................................435.2方案应用................................................................................................................................455.2.1基础数据.........................................................................................................................455.2.2仓储区物资存储库区布局优化.....................................................................................475.2.3存储库区内货位优化.....................................................................................................495.3效果分析................................................................................................................................525.4本章小结................................................................................................................................556研究结论..............................................................................................................................57致谢......................................................................................................................................59参考文献......................................................................................................................................61附录......................................................................................................................................65作者在攻读硕士学位期间参与的项目.......................................................................................65VI万方数据 1绪论1绪论1.1研究背景全球经济的快速发展，带动了现代物流业的发展；同时，现代物流的发展对经济发展起着促进作用。随着信息技术的不断发展，现代物流不仅朝着提高物流管理效率的方向发展，更成为企业的“第三利润源泉”，向着增加利润的方向发[1]展。物流分为物资时间上的流动及空间上的流动，物资在时间上的流动主要是通过仓储来实现的，因此，仓储管理是物流管理的重要组成部分及核心环节。同时，仓储衔接了搬运装卸、包装、运输、配送、流通加工等多个环节，各环节中的矛盾在仓储中凸显，因此，在物流整合的过程中，仓储起着关键作用。现代仓储不仅关注如何实现对物资的存储功能，更关注如何提高仓储管理效率、减少仓储管[2]理成本。货位优化是仓储管理的重要组成部分，综合考虑货位、物资、搬运工具等多方面因素，对货位进行合理分配，以提高仓储作业效率、降低仓储作业成本[3]及提高仓储空间利用率为目标。因此，货位优化得到越来越多学者的关注，并逐[4]渐成为现代物流管理中的重要研究课题。水电企业生产和消费瞬间完成，具有较强的连续性，且水电企业关系到国民经济和社会发展，具有较大的社会影响力。近年来，随着我国电力体制改革，水电企业面临空前严峻的竞争形势，更将设备检修预防、生产调度等作为企业的重[5]点工作，忽视了物资仓储工作。然而，由于水电企业是技术密集、资产密集型企业，运行检修、备品备件、应急抢险等物资种类众多，数量巨大，其物资仓储掌控了水电企业近半数的成本。近年来，国家电网公司提出“三集五大”物资集约化的管理要求，并将各专业机构的物资进行集中管理，对物资仓储管理提出了更高的要求。各水电企业的负责人积极响应国家电网公司的要求，逐步意识到物资仓储的重要性，开始积极探索水电物资仓储建设与优化。当前水电企业物资仓储存在诸多问题，物资出库效率低、物资出库不及时、物资出库准确率低、物资搬运能量损耗高、空间利用率低等问题，不仅导致仓储成本过高，更会影响电力安全生产，因此，对水电企业仓储货位进行优化的问题亟待解决。对货位优化理论及方法的研究还处在初级阶段，对水电企业货位优化的研究及应用更少，如何综合考虑影响货位分配的因素，采用科学合理的优化方法，对物资种类高达数万种的水电企业仓储货位进行优化是亟待研究和解决的问题。因此，研究并解决水电企业的仓储货位优化问题具有重要的理论研究意义和现实的1万方数据 重庆大学硕士学位论文应用价值。1.2国内外研究现状在现代物流中，仓储已成为重要角色。仓储的首要目标就是节约成本，实现时间和空间上的节约，这样才能提高企业的效益。这就要求对仓储进行优化，将时间、空间合理分配，实现利用率的提高，达到利润最大化、成本最小化。目前，国内外在仓储的研究领域有很多相关研究成果。目前针对仓储优化的研究成果主要集中在：仓储布局和货位分配两方面。1.2.1仓储布局研究在仓储布局的研究方面，SLP方法是解决仓储布局问题的重要方法，由RichardMuther于1961年提出，最初是解决设施布局问题，在90年代经过改进，SLP的[6][7]适用性也得到了增强。Banerjee与Zhou等学者在1995年将遗传算法应用到静[8]态设施布局中。之后，Balakrish和Cheng等学者在2000年提出将遗传算法应用[9]到动态设施布局中。Kochhar和Heragu在1998年提出多层仓库问题，指出仓库[10]应该向上发展，并为多层仓库进行合理布局规划，快速响应市场需求。Ballou利用线性规划模型应用到仓储设施布置问题上，优化了仓储区域布局，降低了仓[11]储搬运成本。J.R.Berry对存储形式、巷道的设计、货物堆码方式、存储策略等布[12]局要素对仓储布局的影响机理进行了研究。Nick以增加空间利用率、降低物料搬运距离为研究目标，基于分类存储策略，通过确定通道位置、存储区尺寸、货物存储形式进行仓储布局设计。[13]国内学者对仓储布局问题也进行了一定的研究，曾祁采用分类存储策略，综合运用SLP方法及ABC分类法对TM摩托车公司物料仓库进行了布局规划，有[14]效提高了仓储作业效率及空间利用率。佘晓波采用SLP方法，分析义乌国际贸易区各功能区间的物流关系及非物流关系，对仓储布局进行了设计，降低了仓储物流成本，增大了企业利润，同时还对义乌仓储模式的改进提供一定的指导意义。[15]张飞超将仓储布局优化分为两部分，即仓库功能区布局优化及货位优化，引入微遗传算法，并验证了微遗传算法的布局结果优于采用SLP的布局结果。黎建强，[16]薛压等对仓储布局问题进行研究，提出了一种整数规划模型，并给出基于模拟退火的求解方法，以传输成本最低为目标，给出两阶段求解策略，并通过实验结果验证了算法的有效性。1.2.2仓储货位优化研究货位优化就是在恰当的存储形式下，确定每一物资最佳的存储位置，为物资分配存储空间。国内外学者从不同的角度对仓储货位分配进行了研究。在货位优化时考虑分类存储，可以从整体上减少产品的搬运距离。国外学者2万方数据 1绪论[17]Thonemann应用周转率对产品分类，通过周转率与分类的两者结合，对货位进行[18]分配以应对随机环境中变化的需求。Hsieh和Tsai采用分类存储策略，基于BOM[19]（BillofMaterial）对物资进行货位分配。Byung等按照周转率对物资进行货位分配，将物资根据周转率分为两类：高周转率物资及低周转率物资；将仓储货位按照距离出入口的距离分为两级：高周转率货位及低周转率货位，并将高周转率物资存放在高周转货位，低周转率物资存放在低周转货位。EneSeval和Ozturk[20]Nursel按照周转率对仓储物资进行分类，考虑物资批量及搬运路径，以搬运量最小及运作成本最小为目标，运用整数规划方法和遗传算法进行求解，对货位进行[21]优化。国内对货品分类的研究较少，吴加广针对某公司现有仓储管理的现状及问题，采用分类存储的仓储策略，对货位分配进行优化，以出库效率及货架稳定性为目标，建立多目标优化模型，并应用多目标遗传算法对该模型进行求解。陈[22]荣等在仓储区域布局优化中，提出了基于ABC分类法及自适应遗传算法的两阶段布局优化策略，第一阶段以缩短搬运距离和搬运时间为目标从整体上对仓储区[23]域进行优化，第二阶段以提高货位利用率为目标进行区域优化。林红将汽车零部件自动化立体仓库的货位优化分解为三个问题，即托盘装载问题、分类存储问题及货位优化分配问题。对零件按选用的托盘类型进行分类，并依据各巷道类的出入库频率和空间利用率对分类进行调整，最后，考虑货架稳定性及堆垛机作业[24]成本对货位分配问题进行研究。王洋等提出了基于COI的改进分类存储策略，以总成本最小为目标函数，对各类库区的物资进行定位存储。通过仿真与定位存[25]储、随机存储及传统的分类方法进行比较，验证了模型的有效性。杨玮等建立了区域划分、货位分配两阶段的多目标货位分配决策模型，采用多色集合的围道布尔矩阵进行区域划分，并依据货位稳定性原则及最短线路原则建立货位分配模型。[26]在货位分配时，H.Brynzer首次提出了物资相关性的概念，通过分析历史订[27]单，以物资出现在同一订单的概率作为货位分配的依据。Mantel在进行货位分配时，依据历史订单，不考虑物资周转率，仅将相关性较强的物资就近存储，以[28]最小拣选路径为目标，建立整数规划模型并进行求解。MingLiangLi在进行物[29]资分类时考虑了物资间相关性。肖建，郑力基于检修库房物资特性，分别考虑物资间的确定相关性及统计相关性，以搬运距离最低建立模型，证明了需求相关[30]性强度越高，拣选效率提升潜力越大。戴雪蕾以类内离散度及类间离散度来衡[31]量物资间相关性，提出了新的角度。李英德，鲁建厦，潘国强等研究了仓储物资间的相关性对拣选效率的影响，并分析了穿越策略下分区分批拣选物资时相关性关系的特点，以批次拣选时间最短为优化目标建立货位指派优化模型。李珍萍，[32]于洋涛，李文玉等人综合考虑物资间相关性与物资搬运频率，建立了以能源消3万方数据 重庆大学硕士学位论文耗最小为目标的货位优化模型。[33]关于货位优化方案，Heskett提出了COI(cube-per-orderindex)算法，COI等于存储物资所需要的空间除以日平均订单数量，它同时考虑了库存周转率和商品[34]体积两个因素，COI值越小的物资，放在距离出口更近的地方。Nishi建立了货位优化模型，并采用启发式算法有效解决了平面存储系统的货位分配问题。[35]Dudas综合考虑了空间利用率、成本、设备等因素，建立了多目标货位优化模型，[36]并采用智能算法进行求解。JasonChao-HsienPan等在进行货位分配时，考虑搬运距离和通道畅通性的影响，通过减少搬运时间及等待时间，提高出库效率。郭[37]丽静等采用两次分配的方式进行货位分配，第一次分配以同族物资就近存储为目标，第二次分配以高出入库频率物资与出口就近存放为目标，从而实现货位分[38]配最优结果。张义华基于Fishbone布局，以货物存放上轻下重及货物出入库效率优先为原则，建立多目标货位分配优化模型，并利用改进的遗传算法进行求解。1.2.3研究现状总结综上所述，国内外学者在仓储布局优化及货位优化进行了一定研究。通过对研究成果的总结和分析，得出以下几点结论：①目前仓储货位优化的研究对象多为制造业、物流业等立体仓库或超市，其仓储物资特征及仓储形式与水电企业物流中心有较大差别，其理论研究不能直接应用到水电企业中。②目前货位优化的研究中，在进行货位分配时，未考虑物资种类差异较大、仓库内物资存储形式不同的情况。现有研究假设每类物资都能在同样的货位上进行存储。这一假设使货位优化偏离实际情况，不能满足水电企业的货位情况。1.3研究目的及意义1.3.1研究目的水电企业仍采用传统的人工凭借经验进行仓储货位分配，没有综合考虑因仓储内部因素和物料本身属性或设备等因素的变化而引起的物料的动态变化问题，故造成空间利用率低、出入库作业速度慢、存储效率低以及货架不稳定等问题。随着水电企业的不断发展，技术不断提高，仓储物资的复杂性逐渐增加，仓储方面的问题日益显著。因此，本文结合水电企业的仓储物资特性及仓储现状，对水电企业的仓储货位进行优化研究，以达到以下目的。①水电企业的物资仓储货位优化是一个复杂、庞大的系统工程，通过本文的研究，使仓储货位优化理论更能方便实际操作，解决其货位优化问题。②依据分类存储策略，以搬运成本最低、物资间活动关系最密切及面积利用率最高为目标建立存储库区布局模型，综合考虑影响仓储成本及出库效率等多个4万方数据 1绪论因素，得到物资存储库区布局方案，从整体上进行优化，为物资存储库区内货位优化奠定基础。③依据定位存储策略，建立库区内货位优化模型，根据各类物资特征进行分区货位优化，使货位优化更加精细化。1.3.2研究意义近年来，随着国家电力体制改革的推行，水电企业之间的竞争日趋激烈，为了在竞争中利于不败之地，水电企业必须进一步想方设法控制成本，提高利润。科学合理的仓储货位优化方法能够有效地增加仓储空间利用率，减少无用消耗，从而节约仓储成本。本文不仅从理论层面对水电企业仓储货位优化进行研究和探讨，还通过企业实际案例进行了应用，明确了论文研究成果对水电企业仓储货位优化的实践指导作用。本文的研究意义包括以下两个方面。①理论意义基于水电企业仓储物资特性，本文提出了基于分类存储与定位存储相结合的改进存储策略，考虑各类物资间的统计相关性、出入库成本及空间利用率提出对各类物资的存储库区进行布局优化的方法，完成库区布局优化后，分库区进行货位优化。本文提出的水电企业货位优化弥补了水电企业仓储货位优化研究的空白，同时丰富了仓储货位优化研究的理论体系。②现实意义本文依托重庆大学和某水电企业的合作项目《物流中心物资仓储、配送管理精益化》及《库房设施布局规划》，针对水电企业仓储系统的特点，将仓储货位优化分解为物资存储库区布局优化及库区内货位优化两部分进行优化研究，并将研究结果应用到项目中。一方面，为企业提供切实可行的货位优化方案，大大降低了企业仓储成本，提高了仓储空间利用率。另一方面，为其他企业的应用推广提供实践指导。1.4研究内容及章节安排本文对水电企业物流中心的货位优化问题进行研究及应用，首先，采取分类存储策略，建立数学模型对物资存储库区进行布局优化，随后，采用定位存储策略，分别对区域内货位进行优化，最后将研究应用到W公司，证明论文研究理论的有效性。研究的主要内容包括以下几方面：第一章，绪论。介绍本文的研究背景，并搜集分析国内外对仓储布局与货位优化的研究现状，了解已取得的成果和不足，阐述本文的研究目的和意义。第二章，水电企业仓储货位优化总体研究。首先对水电企业的仓储布局现状及问题进行分析，提出进行货位优化的关键问题，然后通过对关键问题的分析得5万方数据 重庆大学硕士学位论文出本文的研究思路及技术路线。第三章，水电企业物资存储库区布局优化。以物料搬运成本最小化、各类物资存储库区间统计相关性最大化和面积利用率最大化为目标，建立多目标优化数学模型，并设计遗传算法进行求解。第四章，水电企业仓储库区货位优化研究。根据仓储库区物资种类，结合物资存储形式及货位排列方式，综合考虑物资存储策略及货位优化原则，以总搬运距离最短、货架稳定性及平衡巷道工作量为目标建立货位优化模型，并利用遗传算法进行求解第五章，案例应用。本文选取了W水电公司的仓储货位优化项目进行应用：首先介绍了公司的背景及仓储现状，其次根据第三章中的方法对物资存储库区总体布局进行优化，并在此基础上，利用第四章提出的货位优化方法，对各存储库区进行优化，给出仓储货位优化的最优方案，从而验证本文所提优化方法及模型的可行性和有效性。第六章，结论。总结本文的研究内容与成果。针对以上各章的研究内容，总结本文的研究内容结构如图1.1所示：第一章绪论研究背景研究现状研究目的意义研究内容第二章水电企业仓储布局优化总体研究现状分析总体方案第三章第四章水电企业物资存储库区布局优化水电企业仓储货位优化优化原则解决思路模型构建算法设计优化原则解决思路模型构建算法设计第五章案例应用应用背景应用过程效果分析第六章结论论文结论图1.1论文研究的内容结构Figure1.1Contentstructureofthethesis6万方数据 1绪论1.5本章小结本章首先阐述了论文的研究背景，然后分析和研究了仓储优化的国内外研究现状，接着介绍了本论文的研究目的和意义，最后对本论文研究的内容及章节安排进行了说明。7万方数据 重庆大学硕士学位论文8万方数据 2水电企业物流中心仓储货位优化总体研究2水电企业物流中心仓储货位优化总体研究本章对水电企业仓储货位优化进行总体研究。首先对水电企业仓储物资特性、仓储现状进行分析，在此基础上，得到本文研究的关键问题；然后，针对关键问题，结合货位存储策略提出本文的研究思路及技术路线。2.1水电企业物流中心仓储现状分析水电企业物流中心整合了各发电站点的物资，由于工程建设方面的物资，如水电机组等由供应方负责保管，故发电企业物流中心的仓储物资主要包括备品备件及生产运行及维护物资。2.1.1水电企业物流中心仓储物资特性分析水电企业物流中心将发电部、检修部、水工部、修造部等各专业机构的相应物资进行集中管理，包括技改物资、备品备件、维护材料及其他维持水电企业正[5]常生产运行的物资。水电企业物流中心的仓储物资主要包括以下几种：①技改物资对现有设备进行技术改进所需要的物资叫做技改物资。随着水电企业的不断发展，水电技术不断提高，对水电企业的各设备也提出了更高的要求。需要对功能及性能不能满足生产要求的设备进行技术改造，满足水电企业的发展。技改物资既包括为了提高发电量而为水轮机更换的新型转轮，还包括为了提高安全性而替代调速器的操作器，以及为了增加发电机容量而更换的定子绕组及转子磁极线圈。②备品备件备品备件指备用的零件。当设备的零件发生故障时，备品备件可以替代抢修的物资。水电企业安全生产的前提是备品备件的有效管理。水电企业备品备件占物流中心仓储物资金额的50%-60%，品种繁多，数量众多，技术含量较高。各种[39]开关、互感器、螺栓螺帽、轴承油冷却器、变压器等都属于备品备件。③维护材料维护材料是设备正常运行维护所需要的物资。维护材料占水电企业物流中心仓储物资种类的70%以上，对水电企业的正常运行至关重要。维护材料包括防水涂料、安全网、各种清洗剂等材料。④其他物资除技改物资、备品备件、维护材料外，水电企业物流中心仓储物资还包括劳动保护用品、工器具和办公用品等。9万方数据 重庆大学硕士学位论文[40]总体来说，水电企业物流中心仓储物资主要有以下几个特点：①物资流动量大且有明显的季节性变化由于水电企业的业务在丰水期与枯水期有所不同，每年枯水期都要进行设备[41]大修，需要大量的检修物资，因此，水电企业物流中心仓储物资流动量大具有季节性差异。②物资种类众多水电企业涉及的技改物资、备品备件、维护材料及专用工具品种繁多，目前水电公司物资信息管理系统里登记的物资达上万条。③仓储物资数量庞大除大型水电建设项目会有大宗设备材料的需求和消耗外，其日常生产及运作也需要大量的物资保证设备连续安全稳定运行。另外，部分设备由于设计制造复杂、生产周期长、在途运输、试验检验等因素影响，采购周期长，仓储数量大。这大大增加了仓储货位优化难度。④大型物资与轻型物资共存水电企业物流中心仓储物资有很多大型物资，如钢材、变压器、电缆等，外形及重量都很大，在仓储中配有桥式起重机等装卸设备。另一方面，水电企业物流中心仓储物资还有很多轻型物资，如螺丝螺母、清洗剂等外形较小的物资。这就对水电企业的仓储货位优化提出了更高的要求。⑤应急物资时限要求高电力关系到生产、生活用电的稳定性，水电企业的连续安全稳定运行尤为重要。在出现电力故障及突发事故时，应急物资能否尽快送达也取决于仓储出库的[42]效率，而合理的仓储货位分配是提高出库效率的有效保证。2.1.2水电企业仓储现状分析水电企业的库房为传统仓库，主要使用横梁式、悬臂式、线缆盘式、搁板式货架等传统货架以及桥式起重机、叉车、手推车等设备。水电企业的物资种类繁多，且数量较大，仓储作业仍采用人工作业的作业方式。水电企业的仓库主要包括以下区域：入库待检区、装卸区、储存区、分拣区、扩展区、仓储装备区、不[43]合格品暂存区，各功能区的功能介绍如表2.1所示。10万方数据 2水电企业物流中心仓储货位优化总体研究表2.1水电企业各功能区介绍Tab.2.1workareaintroduction序号功能区名称功能主要完成物资出入库前的工作，包括接货、装货、卸货、1装卸区检验等工作2入库理货区主要完成物资入库前的分类工作3不合格品暂存区存储入库前检验出的不合格品及其他呆废料物资根据各部门或机构的出库单，按出库单进行分货、捡货4分拣区将出库物资配齐后暂存待装外运5扩展区为了解决应急情况而设立的区域6仓储装备区存放叉车、手推车等仓储装备仓储的主要区域，分为货架区及平面区，用来存放水电7储存区企业所需物资由此可以看出，仓库是连接装卸与配送的关键环节，仓储区是仓库的主要区域。仓库的主要仓储作业包括入库作业、盘点管理、拣选作业和出库作业等。仓储作业流程图如图2.1所示。水电物资到货入库检验入库作业出库检验拣选作业库存盘点管理出库作业图2.1仓储作业流程图Fig.2.1Operationflowofwarehouse①入库作业即物资的货位分配操作。将到达仓库的物资进行检查后，将物资分配到指定的货位上。②盘点即对仓库内物资进行数量、质量等盘点，并将盘点结果进行记录，盘点周期通常根据物资重要程度制定。③拣选作业是物流中心仓储人员根据领料单将物资从货位上取出，然后放置11万方数据 重庆大学硕士学位论文到理货区的操作过程。④出库作业是根据领料单需要，将货位上的物资取下后，按领料单要求将物资送到指定区域的操作过程。仓储区主要包括物资及货架，物资在货位上完成时间上的流动，物资的出库效率取决于物资在货位上的分配。货位存储策略主要包括分类存储、定位存储、共享存储及随机存储。目前水电企业的存储策略为分类储存策略，依据物资的类型进行货位分配。每一类物资都划分一个特定的区域进行存储，在各个存储区域内随机分配货位。2.1.3水电企业仓储问题分析由水电企业仓储物资特性及其仓储现状可知，水电企业仓储物资种类多，数量大，对仓储管理的要求较高，而目前水电企业的传统仓储方式已经不能满足其需求。经过分析可得，水电企业仓储货位方面存在以下几个问题：①仓库功能定位不准仓库应该是“为取而存”的，应该以提高出库效率及降低出库成本为目标进行仓储管理，而当前水电企业物流中心仅将仓库功能定位为物资存储和保管，普遍存在出库效率低、拣选作业成本高等问题，与先进企业仓库相比，还存在较大差距。②物资盘点难度大水电企业物流中心仍然依据经验对物资进行货位分配，货位管理不规范，导致物资难定位、难查找，加大了物资盘点难度，增加物资盘点出错率，使仓库内出现大量无帐物资，无法实现有效周转，积压企业经营成本；同时，影响有抢修实现的物资出库，影响电力安全生产。③空间利用率低在进行货位分配时未选择更合理的存储形式，如某些大型物资采用地面堆垛的方式进行储存，降低了空间利用率，不能合理利用库存资源，导致仓储空间利用率低。④出库作业成本高没有对仓储货位进行合理分配，仍然沿用旧的习俗与经验管理的方法进行仓储出入库管理，没有进行系统规划，容易产生运输线路长、物料流动畅通性差、物料运输迂回和倒流等情况，从而造成出库作业成本高的问题。同时，在货位分配时，未对物料进行合理分类，且未考虑物料之间的相关性，这些都导致了出库作业成本高的问题。⑤货架稳定性低当前仓库的存储没有考虑货架的稳定性，导致质量重的产品存储在高层的货位上，质量轻的产品存储在了低层货位，货架的重心较高，会影响货架的稳定性12万方数据 2水电企业物流中心仓储货位优化总体研究和作业人员的人身安全。由此看来，水电企业物流中心的仓储问题对企业成本、电力生产安全以及仓储安全产生了很大影响，亟需进行仓储货位优化。2.2水电企业仓储货位优化总体方案水电企业亟需仓储货位优化研究，首先要解决研究中遇到的关键问题，针对关键问题提出研究思路和技术路线。2.2.1关键问题分析仓储货位优化是一项复杂的系统工程，通过减少搬运损耗、缩短物资搬运距离、提高仓储空间利用率来提高仓储作业效率并节约仓储成本。为完成仓储货位优化，在研究过程中需要解决若干个难点和关键点，总结为以下三点：①采用何种货位存储策略货位存储策略是仓库管理的重要决策问题，采用何种存储策略，直接影响货位优化的效果。目前研究的货位存储策略主要包括，随机存储策略、定位存储策略、分类存储策略、共享存储策略等，不同存储策略下的货位分配方式差别很大。存储策略是进行货位优化时首先面临的决策，只有选择与水电企业仓储要求与仓储物资特点匹配的货位存储策略，货位优化才能以正确的方向进行优化。因此，选择何种货位存储策略，是本文研究的关键问题。②如何处理货位优化中物资存储形式多样化的问题目前，关于货位优化问题的研究对象多为自动化立体仓库，物资存储形式统一，因此，现有研究中队存储形式多样化问题的处理较少。但水电企业物流中心由于仓储物资种类、数量庞大，且各类物资特性差异较大的特点，物资存储形式多样，包括平面堆垛、横梁式货架、悬臂式货架、搁板式货架等多种存储形式。存储形式多样的问题，影响了物资如何进行分类以及货位如何进行分配。因此，如何处理货位优化中物资存储形式多样化的问题既是本文研究的重点，又是本文研究的关键点。③在进行货位优化时如何考虑水电企业物资特征物资分类及库区划分后，要在存储库区内为每个物资分配货位。在分配货位时要考虑很多因素，如重量均匀分布、就近货位选择、物资周转率等。因此，货位优化是一个多目标优化的复杂问题。对于水电企业物流中心这种上万个货位的仓库，对影响因素的选择，将直接关系到货位优化结果是否能满足其需求。因此，确定货位优化中要考虑的因素，也是本文研究的关键点。2.2.2货位存储策略货位存储策略是进行货位优化的前提，仓储货位依据存储策略进行分配。目[12,44]前，常用的存储策略主要包括定位存储、随机存储、共享存储及分类存储。13万方数据 重庆大学硕士学位论文①定位存储。定位存储对每一物资的货位都进行了规定，且物资间的货位不能互用。当一种物资的货位空闲时也不能被其他物资占用，因此，在进行货位容量设计时，要将货位数量安排到最大。②随机存储。随机存储指物资的货位是随机确定的，物资入库时安排到就近货位。因此，可以极大限度地利用空间，但是相同的物资被分开存储，且未考虑出库效率。③共享存储。要采用共享存储策略，需要较高的信息化及自动化程度。能确定每类物资的出入库时间，为两种或两种以上的物资提供共享货位。④分类存储。将物资按照某种分类方法进行分类，为每类物资安排一定的存储库区。综上所述，四种存储策略各有利弊，且具有不同的适用范围，根据仓库的实际情况及物资特性选择合适的存储策略进行货位优化，才能充分发挥货位优化的作用及影响力，不仅为仓储管理带来便利，更为企业创造效益。将常用的四种存储策略进行分析、总结，得到如表2.2所示的常用存储策略优缺点及适用范围表。表2.2常用存储策略优缺点及适用范围Tab.2.2Commonstoragestrategy存储策略优点缺点适用范围a.按照物资的特性进行a.仓库空间大、货位货位分配，提高出库效多；定位存储率；货位利用率较低b.存储物资品种多、b.实现各物资的实时跟批量小；踪c.物资差异大a.增加物资出入库管理及盘点管理的难度；a.物资种类少、体积b.对仓库的信息化程度要求最大限度的提高货位利较大，且不同物资的随机存储较高，成本较高；用率存储单元基本一致；c.增加搬运距离；b.仓储空间有限d.会产生物资间的影响，造成物资损失a.节约存储空间；可与其他存储方式共享存储管理难度较大，较难实现b.减少搬运时间结合使用结合了随机存储和定位a.货物相关性大；存储的优点，货位优化存储空间利用率比随机储b.物资间周转率差别分类存储结果既有随机性又有指存策略低；较大；定性c.物资尺寸相差较大14万方数据 2水电企业物流中心仓储货位优化总体研究货位分配要体现“为取而存”的思想，提高出库效率、降低出库成本。由2.1的分析可知，水电企业物流中心仓储物资尺寸差异较大，周转率和相关性较强，如枯水期，检修物资出库量大，且许多检修物资是成对出现的，结合四种常用存储策略的特点，采用分类存储策略，可以使仓储管理更加方便。但传统的分类存储策略在各大类内，使用随机存储策略对各物资进行货位分配，因此，分类存储对仓储物资的实时跟踪只能精确到物资类别，这给库存管理、出库物资拣选、库存盘点带来很多不便，同时物资无法实时跟踪会使出错率变高，给仓库造成不可估量的损失。由上文对定位存储策略的介绍可以得出，在定位存储中，各品种物资都有相应的货位一一对应，可以实现仓储物资的实时跟踪，减少出错率，因此在分类存储策略的基础上采用定位存储来实现物资的实时跟踪，并依据物资特性进行货位分配，即便于仓储管理工作，又可以提高出库效率。因此本文采用分类存储与定[45]位存储相结合的改进存储策略。先对物资进行分类存储，再在各类区域中采取定位存储的方法。此改进策略如图2.2所示。定位存储类别1货位优化定位存储分类存储类别2货位优化改进的存储策略………定位存储类别n货位优化图2.2改进的存储策略Fig.2.2Improvedstoragestrategy由于水电企业仓储物资采用国家电网物资分类标准，仓储管理系统中的仓储物资类别为12大类，每大类物资又包含若干中类及小类物资，且由于大类物资间属性差异较大，存储形式及管理都有一定的差异，按照当前国网分类标准更加适合仓储要求。因此本文所研究物资分类是根据国家电网物资分类标准的。2.2.3货位优化方法研究本节对物资分类存储的常用方法及库区划分方式进行介绍，根据水电企业仓储特性，对水电企业物资进行分类，并提出存储库区布局方法指定各类物资的存放位置。常用的物资分类存储方法有以下几种：15万方数据 重庆大学硕士学位论文[46]①ABC分类存储传统的ABC分类法，即将占年消耗金额占总金额70%左右占总品种数10%的物资划分为A类，将占总金额20%左右占品种数20%左右的物资划分为B类；将剩下的物资划分为C类。②按订单—体积指数分类存储[33]COI是Heskett在1963年提出的，体积订单指数（Cube-Per-OrderIndex，COI）等于存储物资所需要的空间除以日平均订单数量，它同时考虑了库存周转率和商品体积两个因素，计算公式如下所示：COICf(2.1)ppp其中，C指某段时期内物资U所需存储空间；f指该时间段内物资U的周pp转率。在早期的应用中，COI值越小的物资越靠近出入口存放。随着物资分类方法的发展，COI被运用于分类存储中，按照物资的COI值大小将物资分类几类存储到各存储库区内。③按周转率分类存储与按订单—体积指数分类的方法类似，将各物资的周转率进行计算，得到各物资周转率的指，按照一定比例将物资进行分类。计算公式如下：库存周转率=（使用数量库存数量）×100%(2.2)在进行物资分类后，需要对仓储区进行库区划分，与分类物资进行匹配。以下是库区划分的常用方式。①传统ABC分类法的仓储库区划分方式传统的ABC分类法的仓储库区划分多用于平面仓库，主要有三种方式：巷道[47]内分布、跨巷道分布及周界分布。以出入库口为同一路口且在仓库某侧的中间部分的平面仓库为例，图2.3对其划分方式进行示意。巷道内分布指根据距离出入口由近及远的距离，依次将各库区划分为ABC三类；跨巷道分布指根据距离出入口由近及远的横向距离，依次将库区划分为ABC三类；周界分布指将各类物资按照距离出入口距离由两端到中间依次将库区划分为ABC三类。出入口16万方数据 2水电企业物流中心仓储货位优化总体研究(a)巷道内分布出入口(b)跨巷道分布出入口(c)周界分布图2.3传统的ABC分类法仓储库区划分方式图Fig.2.3StorageareadivisionbasedontraditionalABCclassification②基于多色集合理论的仓储库区划分方式[48]基于多色集合理论的仓储库区划分方式适用于自动化立体仓库中，将货位特征、物资的出入库频率和物资的质量作为多色集合的设计元素，将货位编号作为多色集合的统一颜色，把两者相联系建立自动化立体仓库库区划分数学模型WP，并由围道组成矩阵[]PFP。其中，集合P由不同货位组成，其各元素即是多色集合的元素，数学表达式为：Ppp,,,p,,p(2.3)12in式中，p为不同的货位，n为货位总量。i颜色集合FP指影响仓库进出库的因素集合，包括货位特征、物资出入库频率和物资质量，其数学表达式为：FPFF,,,F,,F(2.4)12jmFpi为该集合元素的库位着色，即pi元素的个人着色。将pi多色集合的所有个人着色用布尔矩阵表示为17万方数据 重庆大学硕士学位论文CPFPijPFP,fff1jmcccp111jm11(2.5)cccpi1ijimicccpn1njnmn1,fjiFpc(2.6)ij0,否则PFP从整体上表征了约束立体仓库进出库的货位特征、货物出入库频率和货物质量与货位之间的关系。由于水电企业仓储物资采用国家电网物资分类标准，仓储管理系统中的仓储物资类别为12大类，每大类物资又包含若干中类及小类物资，且由于大类物资间属性差异较大，存储形式及管理都有一定的差异，按照当前分类更加适合仓储要求。本文的分类方法采用国家电网物资分类标准，物资的存储形式差异较大，而上述仓储库区方法通常适用于存储形式一致的仓库，且没有考虑不同种物资间的关系。综上所述，本文提出物资存储库区布局优化方法，一方面进行出入口与各库区之间的物流关系分析，以降低物资搬运成本为目标；另一方面采用统计相关性的方法对各类物资间的相关性进行度量，将相关性较大的物资就近存放；并以提高仓库的面积利用率为目标。改进的库区布局优化方法如图所示。物资搬运成本存储库区布局物资间统计相关建立模型模型求解方法相关性性面积利用物资分类率图2.4各类物资存储库区布局方法Fig.2.4Thewayofstoragearealayout2.2.4研究思路及技术路线针对水电企业物流中心仓储货位优化问题，本文围绕上述关键问题展开，并18万方数据 2水电企业物流中心仓储货位优化总体研究基于现有研究成果，提出两阶段的研究思路：物资存储库区总体布局优化阶段，这一阶段主要是对各类物资的存储库区进行总体布局；仓储货位优化阶段，这一阶段对存储库区进行货位分配优化。具体过程如图2.5所示。第一阶段，首先通过仓储管理系统获取物资基本信息，将分散的物资信息和需求进行有针对性的集成。根据物资特性，选择合适的存储形式，从而得出各类物资所需的存储面积；根据一定周期内的物资出入库量，得出物资存储库区与出入口的距离关系；根据出库单，得出物资存储库区间的相对位置。建立存储库区总体布局优化模型，得出最优布局方案。第二阶段，在存储库区总体布局完成后，对各存储库区进行货位优化。采用定位存储策略，针对不同存储库区，建立不同的货位优化模型，更有针对性的考虑各类物资的存储需求。研究问题解决过程和途径基础理论方法/工具如何确定货位改进存储策略分类存储策略存储策略系统分析定位存储策略两阶段货位优化模型系统建模理论统计分析相关性分析如何构建符合水电企各类物资存储库区布局物资存储库区内货位相关性理论曼哈顿距离业物流中心仓储特征优化模型优化模型相似性理论物流关系分析的数学模型统计搬运面积出库平衡稳定性相关性成本利用率效率巷道最高最大最低最高最高工作量物资存储库区布局优化存储库区内货位优化模模型求解算法型求解算法权重系数法如何设计有效的模型遗传算法数据归一化方法求解算法布图规划理论移动序列布图法编码设计适应度函数设计编码设计图2.5研究思路及技术路线Fig.2.5Researchandtechnologyroute2.3本章小结本章从水电企业仓储现状入手，分析了水电企业仓储物资的特征及水电企业存在的问题，并提出了进行水电企业仓储货位优化研究过程中出现的关键问题，19万方数据 重庆大学硕士学位论文在此基础上，提出了仓储货位优化方法及实现该方法所需的关键技术，最后，给出了仓储货位优化的研究思路及技术路线。20万方数据 3水电企业物流中心物资存储库区布局优化3水电企业物流中心物资存储库区布局优化本章主要讨论的是水电企业物资存储库区布局优化模型的建立及算法的设计。本章首先明确了物资存储库区布局优化的解决思路及流程，然后根据水电企业物资需求建立多目标物资存储库区布局优化模型，最后，利用遗传算法进行求解。3.1物资存储库区布局优化原则水电企业各类仓储物资间差异性较大，按照国家电网物资分类标准，对水电企业物资进行分类，并对每类物资划分特定的存储库区，有利于仓储物资管理，且便于货位优化的实现。在进行存储库区布局优化时要满足如下原则：①成本最低原则。成本最低是企业追求的首要目标，仓储货位优化就是以成本最低为首要原则进行的优化。物资存储库区布局优化是进行货位优化的第一阶段，在进行存储库区布局时减少物资在仓库内的搬运成本，才能最大限度的降低成本。同时，以成本最低为原则，还可以避免出库频率低，搬运成本较高的大型设备或物资放置在距离出口较远的位置。因此，需要以成本最低为原则，根据各类物资出入库流动量、单位搬运成本、搬运路线等，合理设置各存储库区的相对位置。②物资相关性原则。在布置各存储库区的相对位置时，应充分考虑各类存储物资间的相关性。如在水电企业中枯水期或丰水期出库物资不同，且各时期物资间会有较大的相关性。将相关性大的物资放在相邻或相近的位置，以便存取，减少搬运距离、提高出库效率。③面积利用率最高原则。对物资存储库区进行布局时，要保证布局的紧凑性，需要以面积利用率最高为原则进行布局，避免空间浪费。3.2解决思路及流程水电企业物资存储库区布局优化是对各类物资的存储区域进行布局，综合考虑存储区布局类型、布局要素及布局目标等因素，在实际条件的约束下，实现物资总体布局有效利用空间、减少物料搬运成本及便捷管理的目的。物资存储库区布局优化步骤如图3.1所示。21万方数据 重庆大学硕士学位论文基础数据收集明确目标约束条件优化效果差模型构建算法进程缓慢模型算法设计否是否达到目标是布局方案图3.1存储库区布局优化流程Fig.3.1Overalllayoutoptimization详细步骤如下：①基础数据收集进行仓储库区布局优化研究，基础数据收集是必不可少的。本节研究的实体为仓储区、各类物资及其存储库区。因此，需要获取仓储区的基本布局形式、仓储区域基本尺寸，各类物资的出入库情况、出入库成本、最大存储面积需求量、各存储库区的存储形式、货架排列方式等基础信息。这些信息可以从企业的WMS（WarehouseManagementSystem）或ERP（EnterpriseResourcePlanning）中获取。②明确目标物资存储库区布局优化属于第一阶段的优化，依据第一阶段的布局原则，明确第一阶段的优化目标，得到模型的目标函数。③约束条件依据优化目标，分析布局优化问题需要满足的各种限制条件，以此建立布局优化模型的约束条件集合，为建立物资存储库区布局优化模型做好准备。④模型构建首先，在满足实际需求的前提下，对实际布局优化问题作假设，便于建立数学模型。然后根据优化目标及约束条件的限制，建立布局优化数学模型。⑤选择合适的算法22万方数据 3水电企业物流中心物资存储库区布局优化算法的选择和设计是解决布局优化问题中较关键的一步，它包括怎样选择一个合适的解决方法、怎样对选择的算法进行改进和设计，来保证各类物资存储库区布局是科学合理的。3.3物资存储库区布局优化模型构建物资存储库区布局优化模型建立前需要对要研究的模型进行确定，然后根据目标及约束条件进行模型构建，图3.2为物资存储库区布局优化建模流程图。主通道类型布局类型出入口位置存储库区面积及长宽比模型确定仓储区总平面尺寸主通道宽度描述假设条件库区与出入口关系表库区间关系表物资搬运距离最小三目标活动关系密切度最大面积利用率最大假设条件模型构建总存储平面面积限制总存储平面长宽限制存储库区外形限制六约束总存储平面边界限制非重叠约束主通道位置约束图3.2库区布局优化建模流程图Fig.3.2processingchartofoveralllayoutmodel3.3.1问题描述及基本假设在建立物资存储库区布局优化模型前，要对转化为数学模型过程中用到的变量或常量进行定义。根据仓库的实际情况及基础数据的收集结果，将物资存储库区布局问题转换为数学问题进行描述及一定的假设，具体过程如下所示。根据水电企业仓库的特点，库区布局优化问题描述如下：在总面积为LW的矩形平面内设置m个存储库区，共存储m类物资，仓储布局形式如图3.3所示，主通道具体位置不确定，需要根据物流特点来决定主通道及出入口的最佳位置。23万方数据 重庆大学硕士学位论文由于布局优化问题是一个复杂的现实问题，为了便于对物资存储库区进行布局，特作以下假设：①各类物资的存储库区内存储形式、巷道宽度及所需面积已知。②仓库为单层仓库，且仓储区和存储库区均为矩形。本存储库区布局问题模型的各变量标记如图3.3和表3.1所示。y出口LaisleWli主iwi通aisleL=道W(xi,yi)aisleaisleaisleW/2(x,y)x（0,0）入口图3.3变量标识Fig.3.3Variableidentification24万方数据 3水电企业物流中心物资存储库区布局优化表3.1变量说明Tab.3.1Variabledescription变量符号变量说明L,W总仓储区平面的长度和宽度aisleaisleL，W主通道的长度和宽度m仓储物资种类的数目Si类物资所需存储面积ifi类物资出入库搬运托盘数igi类物资和j类物资间统计相关性（通过统计相关性分析得到）ijdi类物资存储库区和j类物资存储库区中心点的曼哈顿距离ijdi类物资存储库区中心点到出口的曼哈顿距离ici类物资出库的单位搬运成本il，wi类物资存储库区的长度、宽度iiaisleaislex,y主通道左下角坐标值x,yiii类物资存储库区左下角坐标值optL仓储区优化后的长度optW仓储区优化后的宽度aisleoptL优化后主通道的长度3.3.2目标函数根据存储库区布局优化原则，基于水电企业物流中心仓储物资特性，明确物资存储库区布局优化模型的目标。基于分类存储策略，首先以搬运成本最低为目标将各类物资的相对位置进行布局；其次在布局时考虑仓储面积利用率；另外，由于检修物资之间存在一定的相关性，以物资间统计相关性最高为目标进行布局，减小搬运距离，提高出库效率。①存储库区物资出库搬运成本分析根据成本最低原则，以降低物料出库搬运成本为目标构建优化模型。在水电企业的仓储管理中，采购及入库都是依据生产计划提前进行的，物资的入库成本对仓储管理影响较小。而物资出库的时限性要求较高，出库成本较高。因此，以物资出库搬运成本最低为优化目标。存储库区物资出库搬运成本最低表示如下：mminF1fdciii(3.1)i1其中，d为各类物资存储库区中心点到出口的曼哈顿距离，表示如下：i25万方数据 重庆大学硕士学位论文aisle1aisle1aisle1dxWxlLyw(3.2)iiiii222综合公式（3.1）和（3.2），满足存储库区物料搬运距离最短的目标函数为：maisle1aisle1aisle1minF1xWxiliLyiwifici(3.3)i1222②存储库区间活动关系密切度分析根据物资相关性原则，以存储库区间活动关系密切度最高作为优化目标进行分析。根据各存储库区存储物资间的统计相关性分析其活动关系密切度。统计相关性指两种物资一起出现在同一发料单的可能性。将相关性大的存储库区就近布局便于存取及管理。存储库区间活动关系密切度可用统计相关性进行如下表示：m1mmaxF2gijdij(3.4)i1ji1其中，d表示i类物资存储库区和j类物资存储库区中心点的曼哈顿距离，表ij示如下：dxxyy(3.5)ijijij综合公式（3.4）和（3.5），满足存储库区间活动关系密切度最大的目标函数为：m1mmaxF2gijxixjyiyj(3.6)i1ji1③面积利用率分析根据空间利用率最高原则，进行面积利用率分析，合理规划存储库区的布局，减少空间资源的浪费，以面积利用率最高为目标进行优化。面积利用率最大的目标函数进行如下表示：maisleoptaisleoptoptmaxF3isLWLW(3.7)i13.3.3约束条件本模型的约束条件主要包括总仓储平面面积限制、总仓储平面长宽限制、总仓储平面边界限制及非重叠约束，如下：①总仓储平面面积限制各存储库区与主通道面积之和小于总仓储平面面积：maisleaislesiLWLW(3.8)i1②总仓储平面长宽限制确保主通道和两个存储区可以并排摆放：26万方数据 3水电企业物流中心物资存储库区布局优化aislemaxl,l,l,123,lmminl,l,l,123,lmWL(3.9)maxw,w,w,123,wmW③总仓储平面边界限制各存储库区布局的长宽不能超过总仓储平面的长和宽：xlLii(3.10)ywWii④非重叠约束在布局过程中，任何两个存储库区的所占的区域不能重叠，即保证两个存储库区的中心点之间的X坐标或Y坐标的距离大于或等于两个存储库区长度或宽度和的一般。如图3.4所示：lliilljjxx(3.11)ij2222wwiiwwjjyy(3.12)ij2222其中i1,2,,m1;ji1,i2,,mYljyj+wjyj+wj/2jwjyjliyi+wiyi+wi/2iwiyixixi+li/2xi+lixjxj+lj/2xj+lj图3.4各存储库区位置关系示意图Fig.3.4Relationshipofthestoragecellposition3.4物资存储库区布局优化模型求解算法研究布局问题是一个复杂的多约束多目标优化问题，属于NP完全问题。随着计算机技术的不断发展，计算机辅助布局算法在解决布局问题中得到了很好的应用。目前，用于求解布局问题的算法很多，包括最优算法、传统启发式算法及人工智能算法。尤其是智能算法，为解决布局问题提供了强大的支持。常用的算法包括：[49,50,51]遗传算法、爬山算法、模拟退火算法等。27万方数据 重庆大学硕士学位论文仓储布局问题是典型的组合优化问题，而遗传算法在求解组合优化问题中具有较大优势，因此本文选择遗传算法来解决物资存储库区布局优化问题。[52]遗传算法的流程图如图3.5所示。开始随机产生初始种群计算各个体的适应度值算法收敛准则是是否满足输出最优解决方案否Pr以概率选择遗传算子结束Pm执行交叉操作执行复制操作Pc执行变异操作得到新种群图3.5遗传算法流程图Fig.3.5Geneticalgorithm’sflowchart3.4.1编码设计编码是应用遗传算法时要解决的首要问题，也是设计遗传算法时的一个关键步骤。编码方式的好坏对整个算法的运行效率和所求得的最优解都有很大的影响。[53]总的来说，编码方法分为三大类：二进制编码算法、符号编码方法和浮点数编码编码方法。本文研究的是物资存储库区布局优化问题，目标及约束条件较多，通过比较分析，提出一种改进的编码方式，即组合式编码方法。为了得到一个更为紧凑的布局结果，提高水电企业物流中心的空间利用率，[54]利用布图规划的左下紧布局策略进行编码。将染色体分为三个序列，分别表示布局顺序、布局模式及总仓储平面尺寸：①布局顺序序列Rangerange,range,12,range,rangemm1。表示各存储库区的布局顺序，将各存储库区及主通道进行编号，12,,,m,表示各存储库区的顺序，m1为主通道，rangeir表示第i个存储库区的编号是r。②布局模式序列LayoutModelm,lm,12,lm,lmmm1。lmi（kk0,1,2,3）表28万方数据 3水电企业物流中心物资存储库区布局优化示range以k种布局模式进行布局，如图3.6所示。iY023W1（0,0）X图3.6染色体编码策略示意图Fig.3.6Chromosomecodingstrategy表3.2为各布局模式的具体说明。表3.2编码策略表Tab.3.2Codingstrategytable编号初始位置移动模式包络上边界的左方0向下移动（即该区块左下角的横坐标为0，纵坐标为包络的上边界）包络右边界的下方1向左移动（即该区块左下角的横坐标为包络的右边界，纵坐标为0）包络上边界的右方先向下移动，2（即该区块右下角的横坐标为包络的右边界，纵坐标为包络再向左移动的上边界）包络右边界的上方先向左移动，3（即该区块左上角的横坐标为包络的右边界，纵坐标为包络再向下移动的上边界）3）总仓储平面尺寸SizeL,W。分别表示总仓储平面的长和宽。综上，任意一种布局方案可由Range,LayoutMode,Size唯一表示，编码方式如图3.7示。按Range的布局顺序，将各存储库区按LayoutMode的方式进行布局，使每个布局方案都尽可能的提高空间利用率，同时还可以避免存储库区间重叠摆29万方数据 重庆大学硕士学位论文放的情况。mm1个1个2个range,range,,range,range，lm,lm,,lm,lm,L,W12mm112mm1第一段Range第二段LayoutMode第三段Size图3.7染色体编码示意图Fig.3.7Chromosomecodingdiagram3.4.2适应度函数设计适应度（Fitness）是用来度量群里中各个体在优化计算中能达到或有助于找到最优解的优良程度。适应度的高低决定着个体遗传到下一代的概率。本算法的适应度函数设计基于目标函数值，由于不同的企业对各个目标重要程度的要求各不相同，本文按采用权重系数法将三个目标函数转化为单目标函数进行求解，如下式：'''minFFFF(3.13)112233其中，权重系数1、2和3的值根据各目标的重要度来权衡，1231；'''F1、F2、F3是将F1、F2、F3转化为求最小值并进行[0,1]标准化处理，其转换如下：min'FF11F(3.14)1maxminFF1111max'FF22F(3.15)211minmaxFF22'FF1(3.16)33minmaxminmax式中，F1、F1、F2、F2分别是目标F1、F2的最小值和最大值。为解决GA不能直接处理数学模型中的约束条件的问题，本文采用惩罚函数策略将其转化为无约束的目标函数进行求解。惩罚函数设计需要考虑约束（3.10）。约束（3.10）等价于实际布局方案的优化长和优化宽不大于布局区域的长和宽，即optoptLLWWoptoptLL且WWLWoptLLoptoptLL且WWPL(3.17)1optWWoptoptLL且WWW0其他当约束条件不满足时，加入惩罚函数（3.21），设是根据惩罚严厉程度调整的参数，一般02。于是，包含惩罚函数的适应度函数表示如下：30万方数据 3水电企业物流中心物资存储库区布局优化fit1F(3.18)'''FFFP11223313.4.3遗传操作遗传操作包括选择操作、交叉操作和变异操作。首先通过选择操作进行初步优胜劣汰，提高高性能个体的生存概率，然后通过交叉操作实现父代个体操作组合而产生子代新个体，最后通过变异操作利用较小的概率随机改变染色体的某些基因，从而改变染色体来形成新的个体。目前，遗传操作常用的选择方法有轮盘赌法、随机遍历抽样法、局部选择和锦标赛选择等，交叉方法有单点交叉、多点交叉、算术交叉、顺序交叉(OX)、部分映射交叉(PMX)和循环交叉(CX)等，变异方法有实值变异、替换变异、互换式变异等。基于前述编码方式，本算法的遗传操作设计如下：①初始种群生成在进行初始种群生成时，会出现不符合实际需求的染色体，如主通道位于仓储区边缘等情况。初始种群中部分解是非可行解。在初始种群生成中要避免不合理解的产生。因此，本文对随机生成的不符合要求的初始种群进行修正操作。[55]以图3.8中所示的染色体为例，对其进行如下修正：YL阴影部分超出给定的总布局平面尺寸67W35124（0,0）X编码解码A={[2,3,5,1,4,6],[0,0,2,2,1,3],[L,W]}第一段第二段第四段图3.8染色体A编码示意图Fig.3.8ChromosomeAencoding1）主通道位置修正当主通道的位置位于仓储区最左侧和最右侧时，要对主通道的位置进行修正，具体的修正步骤为当range1m1或rangem1m1时，将rangei11im与range或range交换，同时将对应LayoutMode中的元素进行交换，具体交换式如1m公式(3.19)所示，具体交换过程如图3.9（a）31万方数据 重庆大学硕士学位论文交换交换rangerange,lmlm,1im1当rangem1时；ii111(3.19)交换交换rangerange,lmlm,1im1当rangem1时；im1im1m12）超出边界修正图3.8阴影部分表示存储库区在布局中超出总仓储区平面边界，在进行边界修正时要进行如下操作，即当rangeir的存储库区进行布局时超出边界，需要将对应的LayoutMode的布局模式进行修正，具体修正如公式（3.20）所示。具体修正过程见图3.9（b）所示。lm0或2当lm13或,xlLy且wW时；iirrrr(3.20)lm13或当lm0或2,ywW且xlL时；iirrrr3）最小面积修正进行左下紧布局策略后得到紧凑的布局方案，需要对仓储库区进行尺寸修正，见图3.9（c）所示，将最小包络矩形作为总仓储区域。optLL(3.21)optWWLLLYYYoptL666447W7WWW353535opt71112422XXX（0,0）（0,0）（0,0）123（a）A解码示意图（b）A解码示意图（c）A解码示意图3.9解码示意图Fig.3.9Decodingdiagram②选择操作选择操作是通过判断个体的适应度值的大小，决定哪些个体可以遗传到下一代的过程。本文采用轮盘赌法从父代中选出一定比例的染色体，根据适应度函数求得适应度值，适应度高的个体被遗传到下一代群体中的概率大，适应度低的个体被遗传到下一代群体中的概率小。设群体大小为p，个体i的适应度为fi，个体被选中的概率Pi表示为：32万方数据 3水电企业物流中心物资存储库区布局优化fi(3.22)Pipfii1③交叉操作交叉操作即重组操作，是由父代个体产生新个体的过程。对于选择出来的子代，以一定的概率Pc进行交叉。本文中，由于染色体由两种不同类型的序列构成（第三段Size序列不能参与交叉操作），因此设置了两种交叉操作，只有同种类型的序列才可以进行交叉操作。每段染色体采用单独的交叉方法，对于Range序列采用顺序交叉法，LayoutMode序列采用两点交叉法，只有同类型的序列才可以交叉。染色体交叉时，对染色体的前两段序列进行相应的交叉操作。A和B交叉操作的对应关系如图3.10所示：aaaaaaaaArange,range,,range,range,lm,lm,,lm,lm,L,W12mm112mm1顺序交叉两点交叉bbbbbbbbBrange,range,,range,range,lm,lm,,lm,lm,L,W12mm112mm1图3.10两个个体交叉示意图Fig.3.10Twoindividualscrossdiagram④变异操作交叉操作后，对于新生成的种群，根据一定的变异概率Pm进行变异操作。本文同样对每段染色体单独变异操作（第四段Size序列不参与变异操作，解码时计算可得），Range序列进行互换式变异操作，LayoutMode序列采用替换变异操作，LWRate序列采取邻域搜索技术进行微细调整。染色体变异时，从染色体的前三段序列中随机选择段进行相应的变异操作。变异操作的对应关系如图3.11所示。aaaaaaaaArange,range,,range,range,lm,lm,,lm,lm,L,W12mm112mm1互换式变异替换变异bbbbbbbbBrange,range,,range,range,lm,lm,,lm,lm,L,W12mm112mm1图3.11两个个体变异示意图Fig.3.11Twoindividualmutatingdiagram⑤保优策略当交叉和变异操作结束后，采取精英保留策略，从子代个体和父代个体中选择适应度最大的个体直接进入下一轮的遗传操作，使进化过程中的优秀个体全部保留下来。33万方数据 重庆大学硕士学位论文3.5本章小结本章对各类物资的存储库区进行布局优化研究。以搬运成本、库区间活动关系及面积利用率为优化目标，在各限制条件的约束下，建立存储库区总体布局优化模型，并采用遗传算法对模型求解，得到优化方案。34万方数据 4水电企业物流中心仓储货位优化4水电企业物流中心仓储货位优化本章在物资存储库区布局优化的基础上，对各类物资的存储库区进行货位优化，依据货位优化原则，建立货位优化模型，并对模型进行求解。4.1货位优化原则[56,57]在进行货位分配时需要考虑的原则有很多种，可以归纳以下几种：①货架稳定性原则水电企业物流中心仓储物资尺寸、重量差异较大，在进行货位分配时，首先应考虑货架的稳定性，既包括货架的垂直稳定性，又包括货架的水平稳定性。将重量比较大的物资放置在货架底层，将重量较小的物资放在货架的上层，同时，还考虑将较重的物资放置在货架水平居中的货位上。这样可以使货架受力均匀，避免货架重心不稳定而进行的倒库作业等仓储消耗的产生。②出库效率最优原则由于水电企业的特殊性，对仓储物资的出库时限性要求较高，在进行货位分配时要优先考虑提高物资的出库效率。依据物资周转率对物资的货位进行分配，将周转率较高的物资存储在距离出口较近的货位，将周转率较低的物资存储在距离出口较远的货位。③巷道工作量平衡原则水电企业物流中心的仓库内有多条巷道，为了防止周转率高的物资集中存储在一条巷道而造成巷道阻塞而影响出库效率，将周转率高的物资分散到不同的巷道进行存储，提高仓储的可靠性。4.2解决思路及流程本章在物资存储库区布局优化的基础上，分别在各存储库区内，根据物资的特性及存储要求对其进行货位优化。货位优化指在货物SKU的实际属性和种类特性的基础上，结合存储形式及货位排列方式，综合考虑货物存储策略和货位优化原则，以总搬运距离最短、货架稳定性及平衡巷道工作量为目标建立模型，并利用遗传算法进行求解，对货架存储区货位空间进行分配优化，避免仓库在后续运营时突发不确定性因素导致大量的调整工作。货位优化流程分析如图4.1所示。35万方数据 重庆大学硕士学位论文存储库区及物资特征分析存储形式存储策略货货位物方方面货架排列货位优化面方式原则模型构建模型求解算法设计货位分配方案图4.1货位优化流程图Fig.4.1Storageallocationflowchart详细步骤如下：①存储库区及物资特征分析货位优化是研究货位与货物的匹配，其研究的实体为货位与货物。根据第三章各类物资存储库区的布局结果，确定货物的存储策略、存储形式，进而明确货位优化原则及货位布局方式，为模型构建奠定基础。②模型构建在存储形式及货位排列已知的前提下，考虑物资存储策略，根据货位优化原则，以货物移动距离最短、货架重心最低及巷道平工作量平衡为目标，建立多目标数学模型。③算法设计针对建立的多目标优化模型，设计相应的算法进行求解，得到货位分配方案。4.3货位优化模型构建本文主要讨论的是水电企业仓储货位优化模型及算法设计，本部分模型构建流程如图4.2所示。36万方数据 4水电企业物流中心仓储货位优化存储形式布局类型货架排列情况出入口位置模型确定存储库区基础数据物资种类及货位需求量描述存储策略货位分配优化原则假设条件物资搬运距离最小三目标货架重心最低巷道工作量平衡性最高模型构建约束条件空间约束图4.2货位优化建模流程图Fig.4.2Processingchartofslottingoptimizationmodel4.3.1问题描述及基本假设由于篇幅限制，本文以存储i类物资的存储库区为例，对货位优化进行分析。将i类物资的存储库区做如下描述：仓库区共有货架a排，每排为b列c层，将距离仓库出入口最近的排记为第1排，将距离出口最近的列记为第1列，将货架最低层记为第1层，处于第x排y列z层的货位，记为坐标x,y,zx12,,,a;y12,,,b;z12,,,c。存储区俯视图如图4.3所示。第b列……………………共…巷……巷……共a排……巷…b道道道排„„第2列第1列出货区第1排第2排主通道第a排图4.3存储库区俯视图Fig.4.3Verticalviewofthestoragecellarea37万方数据 重庆大学硕士学位论文存储库区只存放i类物资，且i类物资包含j种不同的货物，同时，限定每个货位只能存放一种货物，不能在同一货位上存放两种或两种以上不同的货物。已知条件描述如下：①存储库区布局已知：存储区的长宽。②货位排列方式已知：货架货位垂直主通道摆放，货架列数、排数及层数，货位长、宽及高，巷道宽度已知。③存储策略确定：定位存储策略。④货物的基础信息已知：货物的平均出库量、货物单元质量、货物所需分配的货位数量已知。对于模型中的已知货位相关数据变量标识如表4.1所示。表4.1变量说明Tab.4.1Variabledescription符号说明i存储库区内物资种类a,b,c货架的排数、列数、层数000l,w,h货位的长、宽、高ji类物资包含的物资种数fkok物资出库的平均频率Qkk物资的平均出库量Nkk物资需要分配的货位数量gkk物资单元质量单个货位可存放k物资的数量（单nk元数量）同时，为便于建模及求解，在符合其实用性的前提下，本模型设立以下假设条件：①仓储区的出口有且仅有一个，且位于主通道的左侧，所有物资都必须经过此出口。②货位与货物的尺寸相适应。③所有货架上的托盘尺寸相同。4.3.2目标函数本文货位优化的主要目的是保证其高效率出库作业及安全运转。各个目标往往具有一定的矛盾性，因此，货位优化问题是一个多目标规划问题。在给出货位38万方数据 4水电企业物流中心仓储货位优化优化模型的目标函数之前，对其变量进行说明，如表4.2所示。表4.2变量说明Tab.4.2Variabledescription符号说明（x,y,z）货位的x,y,z坐标值pkxyz位于（x,y,z）坐标货位的物资周转率mkxyz位于（x,y,z）坐标货位的物资质量①物资搬运距离最小仓库是“为取而存”的，提高仓库的出库效率是永恒不变的目标，在人工拣选仓库中，提高出库效率的关键是缩短出库搬运距离。将周转率较高的货物放置于离出口较近的位置，即：abcminF1lxwy00pkxyz(4.1)x1y1z1式中，p为置于货位(,,)xyz处货物的周转率。kxyzQfkko(4.2)pkxyznNkk②货架稳定性最高在货位优化中还要货架稳定性问题，使货架保持较好的稳定性，一方面能保证货架受力均匀，保证货架的稳定性及仓库安全性；另一方面，还能避免由于倒[58]库造成的资源浪费。物体的稳定性与其重心有关，其重心越低，稳定性越好。因此，按照上轻下重的原则放置货物，可以降低货架的中心，从而增强货架的稳定性。因此，要降低货架的重心，使整个货架的重心最低。首先，介绍如何计算物体系的重心。假设有k个物体，他们的质量分别为m,m,,m，且其距离地面的垂直距离12k分别为h,h,,h，则该物体系的重心垂直坐标为：12kmhmhmh1122kk(4.3)hmmm12k因此，为了满足货架的重心最低，目标函数表示如下：abczhm0kxyzx1y1z1minF2abc(4.4)mkxyzx1y1z1货架的稳定性还要考虑单排货架水平上的稳定性，即货架两头的重量应该保39万方数据 重庆大学硕士学位论文1持平衡。水平方向上的中心在b的位置，如同垂直方向上的建模原理，有如下目2标函数：bc21aybw0mkxyzyz112minF3bc(4.5)x1mkxyzyz11③分巷道存储当存储库区有多个巷道时，将出入库量大的物资分配在不同巷道，以平衡各巷道的工作量，避免发生拥堵，从而提高出库率。以靠近出货区的第一个巷道为例，它承担的出库率总和为：bcbcppkyz12kyz(4.6)y1z1y1z1综合考虑其他巷道并为了平衡工作量，可得到以下目标函数：i22bcbcminF4pk2n1yzpk2nyzp(4.7)n1y1z1y1z1abca其中ppkxyz为各巷道应承担的平均出库率，即每个巷道实际承担x1y1z12的出库率总和与其应承担的平均出库率之差的平方和最小。4.3.3约束条件由空间约束条件可知，货位x,y,z处于所研究的货架内。因此如下约束：1xas.t.1yb且x,y,z均为正整数(4.8)1zc4.4货位优化模型求解算法设计货位优化问题属于多目标组合优化问题，可行解的数量是有限的，可以通过[58,59]简单的枚举方法找到问题的最优解。然而，在解决实际问题中，解的规模较大，不能通过简单的枚举得到最优解，尤其是实际问题较为复杂时，可行解的数量非常庞大，因此，需要找到合适的智能算法快速找到最优解。通过研究现状的分析，遗传算法在解决货位优化问题时具有优势，可以较快的得到最优解。因此，根据构造模型的特点，本文选择遗传算法来对仓储货位优化模型进行求解。主要内容包括编码设计、适应度函数设计及遗传操作。4.4.1编码设计由3.4.2可知，遗传算法有效实现的关键步骤就是算法的编码设计。在前人比40万方数据 4水电企业物流中心仓储货位优化较成熟的研究基础上，通过比较各编码方式在实际运用中的优势与不足，本文采用整数排列编码方式对问题进行编码。整数编码是实数编码中的一种，它的基因型空间中的拓扑结构和其表现型空间中的拓扑结构具有一致性，易借鉴于传统优化方法的优秀技巧，以此来形成有效的遗传算子并提高算法优化的效果。由建立的模型可知货位优化问题是多目标组合优化问题，组合优化问题的关键是在约束条件下，寻找到最佳的排列或者组合，而整数编码和字母排列编码对于组合优化问题最为有效。因此，本文选择整数排列编码方式对染色体进行编码。将货物的数字编码与货位的坐标式编码融合在一起，具体如下：①一条染色体代表着一组货位分配方式。②一条染色体的基因数与货位优化区域内的货物数相对应；一个基因可由多个整数表示，如果染色体被划分成m段；那么该优化区域内的货物总数量就是m。③一条染色体上的每一个基因就代表着一个货位，基因所在的位置就代表存放于该处的货物的编码，因为货位采用（x,y,z）表示，每个基因就需要三个整数来表示。为方便理解，举例如下：假设存储库区内存有8个货物，具体的货物编号与存放的货位对应关系如表4.3所示。表4.3货物编号与存放的货位对应关系表Tab.4.3Correspondingrelationbetweencargonumberingandwarelocation货物的数字编号对应的货位坐标编码1（2,3,1）2（1,2,1）3（1,1,3）4（2,1,2）5（3,3,2）6（2,2,2）7（3,1,2）8（1,3,2）如第一行表示把编号为1的物资存储于坐标为（2,3,1）的货位上，其他行意义同上。其中“231”、“121”、“113”、“212”、“332”、“222”、“312”、41万方数据 重庆大学硕士学位论文“132”分别代表染色体的基因，即染色体“231121113212332222312132”形成货位优化的一种方案，具体如图4.4所示。12345678货物染色体231121113212332222312132货位图4.4货位优化的编码示意图Fig.4.4Codingofslottingoptimizationproblem4.4.2适应度函数设计在3.4.3中提到，适应度（Fitness）是用来度量群里中各个体在优化计算中能达到或有助于找到最优解的优良程度。适应度函数是算法进行自然选择的唯一依据。不同存储库区存储的物资对各个目标重要程度的要求各不相同，本文采取权重系数法将多目标函数转化为单目标函数进行求解，如下式：''''minFFFFF(4.9)11223344其中，权重系数、、和的值根据各目标的重要度来权衡，1234''''1；F、F、F、F是将F、F、F、F转化为求最小值并进123412341234行[0,1]标准化处理，F、F、F、F都是求最小值问题，所以可以对其进行如下1234转换：min'FFF(4.10)maxminFFminmax其中，F、F分别是各目标F、F、F、F的最小值和最大值。1234于是，包含惩罚函数的适应度函数表示如下：fit1F(4.11)''''FFFF112233444.4.3遗传操作本模型的遗传算法设计包括选择、交叉、变异三部分。对于选择操作，仍旧采用轮盘赌选择，详见本文3.4.4；由于染色体编码设计方法采用整数序列编码，对应的交叉算子选择部分匹配交叉方法；变异算子选择交换变异方法，在染色体中随便选两个基因交换位置。4.5本章小结本章对库区内货位分配进行优化。采用定位存储策略，根据物资存储要求确定优化目标，构建货位优化模型，并采用遗传算法对模型进行求解，得到优化方案。42万方数据 5案例应用5案例应用本章拟将前文研究所取得的成果进行应用，以W公司为工程实际案例进行分析。基于对W公司仓储布局的现状分析，提出W公司的仓储布局优化方案，并对其优化前后进行比较分析，从而得出研究成果的有效性。5.1应用背景5.1.1W公司背景介绍W公司是一家水力发电厂，已经有几十年的建厂历史，系国家特大型二类企业，其总装机容量也较大。近年来，该企业在发电生产、电站运行维护、设备检修技改等方面，一直处于良好的发展势头。所需物资种类及其规模日益增加。为了应对物资分散储存导致的物资调配难度较大、物资采购、到货不及时、物资库存信息共享效率低下、库存控制困难等诸多问题，并积极响应国家电网公司“三集五大”物资集约化管理的要求，W公司专门成立物流服务中心，将发电部、检修部、水工部、修造部等专业机构的相应物资进行集中管理。自该部门成立至今，已初步成型并在W公司日常运行过程中发挥了重要作用。2013年，运行检修库房及备品备件库房建设完成，物流服务中心对其仓储布局进行了布局规划。5.1.2W公司仓储现状及问题分析W公司物流服务中心主要为发电部、检修部、水工部等各部门提供物资配送。W公司有运行检修库房及备品备件库房，备品备件库房仓储区布局图如图5.1所示，仓库中涉及到的仓储物资共13大类，共16565小类物资。W公司物流中心的仓储库区布局现状如下所示。141816装燃金置料属性化材材工料料入出口口191110五二一20金次次配材设设件料备备图5.1备品备件仓储区布局图Fig.5.1Warehouselayoutofthespareparts43万方数据 重庆大学硕士学位论文①人工作业方式W公司库房为普通立体仓库，有桥式起重机、普通内燃叉车、手动液压叉车、堆垛机和手推车等若干装卸及运输设备，但W公司的作业方式为人工作业方式。物流中心在入库环节、存储环节、备货环节、出货环节中均主要由人工完成，自动化程度比较低。②物资存储形式较多W公司仓储物资包括一次设备、金属材料、配件、燃料化工等物资，物资尺寸差异较大，存储形式较多，包括堆垛、搁板式货架、横梁式货架、悬臂式货架等存储形式。③存储策略W公司在库房建成后，对其仓库进行了布局规划，采用了分类存储策略。按照国家电网物资分类标准，按照大类类别对物资进行分类仓储，各类物资存储库区内则采用随机存储策略。由以上分析及对W公司物流中心的调研，得出当前W公司物流中心仓库仍存在以下问题。①员工工作难度大零部件入库过程中，管理人员在大类物资存储库区采取随机存储策略，往往是哪里有空位就存放在哪里。由于每大类物资又包括若干中类及小类，小类物资种类繁多，随机存储策略不仅增加了物资盘点的难度，导致员工盘点时间长、盘点出错率高；随机存储使相似物资邻近存放，还增加了物资拣选出错率。造成了员工返工率的升高，不仅增加了员工的工作时间，还降低了出库效率。②仓储成本高大类物资存储库区的布局仅仅考虑了物资的周转率，未综合考虑搬运成本、物资间相关性等影响仓储成本的因素。某些重量大、搬运成本较高、出库率较低的物资距离出口较远，导致仓储成本高。同时，由于随机存储策略使某些相互影响的物资邻近存放，加速物资失效率，也导致成本增加。③空间利用率低W公司物流中心仓库中有较多平面存储区，虽然有些物资适合进行堆垛存储，但变压器等物资不适合层叠摞放存储，大大降低了仓库的空间利用率。综上，当前W公司仓储存在作业效率低、仓储成本高及空间利用率低的问题，针对以上问题亟需合理的货位优化。44万方数据 5案例应用5.2方案应用5.2.1基础数据通过对W公司的调研得知，公司共有13类物资需要存储在仓库中，每大类物资又包含若干中类和小类物资，公司有运行检修库房及备品备件库房，由于篇幅有限，本文主要对备品备件库房的仓储货位优化进行研究及应用。①备品备件库房仓储区各存储库区布局情况W公司备品备件库房仓储区采取分类存储策略，共存储7大类物资，分别为一次设备、二次设备、装置性材料、金属材料、燃料化工、五金材料及配件。各存储区域长宽比要求01.lw10，仓储区各存储库区的布局情况、每类物资的ii存储形式及各类物资面积信息及仓储区基本信息如图5.1、表5.1和表5.2所示。表5.1备品备件仓储区各存储库区所需面积Tab.5.1Theareademandsofthematerialsinsparepartswarehouse存储库大类搬运单元数单位搬运成本所需大类名称存储形式区序号编号（托盘）（元/托盘/m）面积110一次设备横梁式货架3200.7280211二次设备横梁式货架3580.6550314装置性材料线缆盘贮存架2420.43120416金属材料悬臂式货架5421.2400518燃料化工横梁式货架3240.24150619五金材料横梁式货架12100.17250720配件横梁式货架6850.14200表5.2仓储区基本信息表Tab.5.2Basicinformationofthewarehouse符号名称值（米）L仓储区平面长度80W仓储区平面宽度20aisleL主通道长80aisleW主通道宽3本文根据WMS中2014年12月到2015年12月一年的出库单进行相关性统计处理，对出现在同一出库单的物资对赋值1，最后将一年内物资单元对的分值进行汇总，得到各存储库区的活动关系矩阵g，如图5.2所示。ij45万方数据 重庆大学硕士学位论文1234567100012.00022.061.200013025..0026042..3012013..0019055058...0gij40025019..0043031033...500055043..0063.06022026058031063.....0035.7061042..0033.0035.0图5.2活动关系矩阵Fig.5.2Activityrelationshipmatrix②序号为6的存储库区存储物资情况由于文章篇幅有限，对6存储库区进行研究。W公司在存储库区内，采取随机存储策略，6存储库区内存储物资的编号为19，属于五金材料，所存储物资的详细数据如表5.3所示。46万方数据 5案例应用表5.36存储库区内存储物资数据表thTab.5.3Thedatatableofthe6storagearea物资号单元质量平均出库平均出单个货位需要货位kgk(kg)频率fko库量Qk存储量nk数量Nk112155050629122040432065102415915156521471546121510202714815603852550706921225905108151450411920520111210122020413415141561420304810154142550416421451081750252531812161525419422204062082420604215102555822161510203235970301224215204042521208154261145010055.2.2仓储区物资存储库区布局优化对算法运行参数进行设置，设置种群数为100，最大迭代次数为150，交叉概率p.075，变异概率p.01，05.,05.,04.,03.,03.。程序运cm12347万方数据 重庆大学硕士学位论文fit行过程中，适应度函数值F的变化过程如图5.3所示。算法运行结果{[5,3,1,4,8,7,6,2],[1,3,1,1,0,0,2,2],[1.69,1.35,0.90,4.91,5.30,6.63,1.30],[81.43,18.57]}。optoptaisleOpt对以上染色体解码，得到实际布局方案：L8143.,W1857.,L8148.。该方案的4F1682542，F.9510，F.0992；在算法搜索的解空间内，得123maxmin到三个目标函数值的最大值和最小值：F.24137098，F.1604716，11max4min4maxminF.9810，F.7610，F.0998，F.0775。布局优化结果如2233图5.4所示，其中，虚线表示初始输入的总存储平面布局范围，最外层实线为优化后布局方案实际占用的平面布局尺寸。10987654适应度函数值3210050100150迭代次数图5.3适应度值变化示意图Fig.5.3Fitnessvalueschangingchart图5.4布局结果示意图Fig.5.4Layoutresultdiagram各存储库区及主通道的左下角X、Y坐标及长宽值如表5.4所示。48万方数据 5案例应用表5.4各存储库区及主通道布置信息表Tab.5.4Layoutinformationtableofstorageareaandgangway存储库区序号所存物资种类左下角X、Y坐标值长宽1一次设备（28.64,0）8.489.432二次设备（73.29,0）8.146.143装置性材料（15.91,0）12.739.434金属材料（37.12,0）44.319.035燃料化工（0,0）15.919.436五金材料（32.57,12.43）40.726.147配件（0,12.43）32.576.148通道（0,9.43）81.433从图5.3可以看出，算法从约70代开始收敛，程序总运行时间约68.45秒，minmax算法收敛性和执行效率较高；从三个目标值来看，F1，F2，F3分别对F1，F2，maxF的相对误差为948.%，306.%，06.%，误差较小，令人满意；从图5.4的布3局优化结果来看，各存储库区位置紧凑高效。5.2.3存储库区内货位优化在前文存储库区总体布局优化完成的基础上，以6存储库区为例进行货位优化，货位数据如表5.5所示，6存储库区的货位排列如图5.5所示。表5.5货位数据表Tab.5.5Thedatatableoftheslotting符号名称单位值i存储库区内物资种类五金材料a货架排数排20b货架列数列3c货架层数层40l货位长米2.50w货位宽米10h货位高米1.5n货位个数个240j物资种数种26aisw巷道宽度米249万方数据 重庆大学硕士学位论文图5.5存储库区货架排列平面图Fig.5.5Therackarrangementplanofthestoragearea对算法运行参数进行设置，设置种群数为150，最大迭代次数为150，交叉概率p.075，变异概率p.01，02.,03.,03.,02.。程序运行过程cm1234fit中，适应度函数值F的变化过程如图5.6所示。算法运行结果得到的货位优化方案如表5.6所示。10987654适应度函数值3210050100150迭代次数图5.6适应度值变化示意图Fig.5.6Fitnessvalueschangingchart该方案的F3036，F.178，F.185，F.527。在算法搜索的解空间1234maxmin内，得到四个目标函数值的最大值和最小值：F10054，F2821，11maxminmaxminmaxminF.306，F.164，F.6548，F.164，F.3541，F.494223344从图5.6可以看出，算法从约95代开始收敛，程序总运行时间约658.41秒,min算法收敛性和执行效率较高，从四个目标值来看，F1，F2，F3，F4分别对F1，minminminF，F，F的相对误差为762.%，854.%，1280.%，668.%误差较小，令234人满意。50万方数据 5案例应用表5.6货位优化方案表Tab.5.6Tableoftheslottingoptimizationresult物资号分配货位坐标1（6，1，1），（6，1，2），（6，3，1），（6，3，2），（6，3，1），（6，3，2）2（8,1,1），（8,1,2），（8,2,1），（8,2,2）3（8,3,1），（8,3,2）（10,1,1），（10,1,2），（10,1,3），（10,1,4），（10,2,1），4（10,2,2）5（6,3,3），（6,3,4），（6,1,3），（6,1,4）6（1,1,1），（1,1,2）7（13,1,1），（13,2,1），（13,2,2）8（4,1,1），（4,1,2），（4,1,3），（4,1,4），（4,2,1），（4,2,2）9（13,1,2），（13,1,3），（13,2,3），（13,3,1），（13,3,2）10（11,1,1），（11,1,2），（11,2,1），（11,2,2）（14,1,3），（14,1,4）（14,2,3），（14,2,4），（14,3,3），（14,3,4），（15,1,3），（15,1,4），11（15,2,1），（15,2,2）,(15,2,3)12(3,1,1)，(3,1,2)，（3,1,3），（3,1,4）13（7,1,1），（7,1,2），（7,1,3），（7,1,4），（7,2,1），（7,2,2）（9,1,1），（9,1,2），（9,1,3），（9,1,4），（9,2,1），（9,2,2），（9,2,3），（9,2,4），（9,3,1），14（9,3,2）15（2,2,3），（2,2,4），（2,3,3），（2,3,4）16（12,1,1），（12,1,2），（12,2,1），（12,2,2），（12,3,1），（12,3,2），（11,3,1），（11,3,2）17（2,1,1），（2,1,2），（2,1,3）18（3,2,1），（3,2,2），（3,2,3），（3,2,4）19（1,3,1），（1,3,2），（1,3,3），（1,3,4），（1,2,4），（1,1,3）20（2,2,1），（2,2,2），（2,3,1），（2,3,2）21（14,1,1），（14,1,2），（14,2,1），（14,2,2），（14,3,1），（14,3,2），（15,1,1），（15,1,2）22（1,2,1），（1,2,2），（1,2,3）（4,3,1），（4,3,2），（4,3,3），（4,3,4），（4,2,3），（4,2,4），（5,2,1），（5,2,2），（5,2,3），23（5,2,4），（5,3,1），（5,3,2）24（7,3,1），（7,3,2），（7,3,3），（7,3,4）25（5,1,1），（5,1,2），（5,1,3），（5,1,4）26（8,1,3），（8,1,4），（8,2,3），（8,2,4），（8,3,3）51万方数据 重庆大学硕士学位论文5.3效果分析由表5.7可以看出，经过优化后，W公司物流中心的出库作业成本及面积利用率都有了有效提高。表5.7优化效果前后对比表Tab.5.7Thecomparisonoftheresultbeforeandafteroptimization效果优化前优化后改善值提高比率（%）出库作业成本2095200168254241265819.70面积利用率0.7750.9920.21728.00为了能够更加直观地展示本文进行货位优化的实际效果，根据各物资的货位坐标，利用MATLAB对优化前后的货位分配情况进行仿真，模拟出优化前后货位分配状态的三维图形，图5.7位货位优化前的货位分配状态，图5.8位货位优化后的货位分配状态。5544.5433.5322.52411.53.52434163.52.5283462108101.5122.512141421618116201.518201图5.7优化前货位分配图图5.8优化后货位分配图Fig.5.7SlottingdistributionbeforeoptimizationFig.5.8Slottingdistributionafteroptimization通过图5.7可以看出，虽然公司在存储中考虑了出库效率、货架稳定性及平衡巷道作业量的因素，但是公司在这几个方面做得并不理想。经过货位优化后，货位布局变得有序有理，并且货位的分配都尽可能地靠近仓库出入口，尽可能地将重量更大的物资置于货架底层，并更合理的分配巷道流量。既提高了物资的出入库效率，同时提高了货架的稳定性。为了更清晰地体现周转率、货架重心、中心及巷道作业量分目标的优化效果，本文将物资的周转率和质量按由大到小分成四个等级，四个等级的颜色逐渐变浅，进行货位优化的三维模拟。52万方数据 5案例应用①周转率的优化目标比较分析如图5.9和图5.10所示，周转率大的黑色物资距离坐标轴原点比较近，即周转率较大的物资距离出口较近。54.543.532.5241.53.51322.546821012141.51618201图5.9优化前物资周转率分布图Fig.5.9Turnoverratedistributionbeforeoptimization54.543.532.54231.52124681012114161820图5.10优化后物资周转率分布图Fig.5.10Turnoverratedistributionafteroptimization②货架稳定性优化目标比较分析如图5.11和图5.12所示，重量较大的物资向货架的底层和中间转移，以保证物资的稳定性。53万方数据 重庆大学硕士学位论文554.5443.5332.522411.53.532412.5463.524283681010121.5122.514161811422016181.5201图5.11优化前物资重量分布图图5.12优化后物资重量分布图Fig.5.11WeightdistributionbeforeFig.5.12Weightdistributionafteroptimizationoptimization③巷道工作量优化目标比较分析如图5.13和图5.14所示，每个巷道的物资周转率尽量平衡，以保证出库效率。54.543.532.5241.53.51322.546821012141.51618201图5.13优化前物资周转率分布图Fig.5.13Turnoverratedistributionbeforeoptimization54.543.532.54231.52124681012114161820图5.14优化后物资周转率分布图Fig.5.14Turnoverratedistributionafteroptimization54万方数据 5案例应用综上所述，通过优化前后的对比图可以看出，物流中心在进行货位分配时，考虑到周转率及货架稳定性的因素，但由于其分配方法较为主观，未对各因素进行科学量化，导致分配结果不够合理。本文的研究成果可以有效的改善水电企业物流中心的仓储货位优化问题，不仅优化了物资的搬运成本及空间利用率，更实现了各存储库区各物资的定位，提高了出库效率、货架稳定性及巷道平衡性，实现了货位的合理分配。5.4本章小结本章将前几章的研究成果应用到实际案例中来验证模型和方法的有效性与实用性。本文中选取W公司为例，将存储库区布局优化方法及货位优化方法应用到实例中，验证了模型和算法的正确性与实用性，说明了本文的研究成果能够有效解决水电企业的货位优化问题。55万方数据 重庆大学硕士学位论文56万方数据 6研究结论6研究结论货位优化对提高仓储作业效率，降低仓储作业成本，保证物资及时、准确出库，保障电力安全生产具有重要意义，但水电企业仓储物资种类、数量巨大，存储形式差异较大，且物资需求变化波动较大，使得仓储布局问题变得复杂。为此，本文研究了水电企业物流中心仓储货位优化问题，并对其进行应用。本文的主要工作和结论如下。①在分析水电企业物流中心仓储特征的基础上，提出了分类存储策略与定位存储策略相结合的改进存储策略。在该存储策略的指导下，考虑水电企业物流中心物资存储形式多样性及物资分类标准要求，提出两阶段的货位优化思路，先进行各类物资存储库区布局优化，再对各存储库区进行货位优化。②采用统计相关性方法、物资流量分析法等方法，得出物资间活动关系密切度及搬运成本，以搬运成本最小化、各存储库区间活动关系最大化和面积利用率最大化构建了物资存储库区布局优化模型，并应用遗传算法，对模型进行求解，得到物资存储库区布局优化方案；在此基础上，对不同存储库区进行货位优化，建立以出库效率最高、货架稳定性最大、巷道工作量平衡为目标的多目标货位优化模型，根据物资的存储需求，调整目标权重，实现水电企业物流中心仓储货位优化的精细化管理。③将研究成果应用于W公司物流中心的仓储货位优化中，应用结果验证了水电企业仓储货位优化模型及算法的可行性与有效性。本文对水电企业货位优化问题进行了研究，提出了有效的货位优化方法。但仓储物资占据大量的资金，尤其在水电企业中，大量物资在仓库中存放了几年，甚至成为呆废料。在今后的研究中还要根据物资特性及需求对其库存策略进行研究，降低仓库对资金的占有率。57万方数据 重庆大学硕士学位论文58万方数据 致谢致谢巍巍歌乐，悠悠嘉陵，数载无忧时光在重大，别母校何日重归来？落笔成文之际，即是离别之时，感慨良多，不忍回首过去，只剩无尽的感谢……首先，感谢我的导师刘胜老师。论文的完成倾注了刘老师大量的心血，从论文选题、论文框架、论文逻辑思路以及写作方法上都给予我悉心指导。回想这三年来，刘老师严谨的治学态度、一丝不苟的工作作风、敏锐的洞察力、永无止境的追求精神给了我积极的影响，教我求知做人，三年时光虽不长，但受益终生无穷。在此谨向恩师致以崇高的敬意和衷心的谢意！其次，感谢研究中心的杨育教授。在EDRC的三年里，杨老师科学严谨的治学态度、开创性的思维方式、独特新颖的见解、博古通今的学识都深深影响着我，启发我无论做什么事情，只有勤勤恳恳、脚踏实地，才能韬光养晦、厚积薄发。感谢焦垚博士、张娜博士、郑玉杰博士，和你们在一起的讨论丰富了我的知识，拓宽了我的思路。感谢谈文静硕士、李晓婉硕士、杨雷硕士、李丹硕士、何嘉硕士、程颖硕士、冯丙卿硕士、胡磊硕士、蒋立君硕士，过去三年时光，和大家一起度过的点点滴滴留在我的记忆中难以褪色！感谢张福龙、方悦、郭晓华、王洁、张学习等师弟师妹以及整个硕士生涯中的每位同学！更要感谢我的家人，是你们一直默默的鼓励和无私的奉献才成就了今天的我。无论何时，无论遇到何种挫折，我知道你们永远是我身后的依靠，又无论我收获什么欣喜与成就，你们永远是我最想分享的对象。你们最伟大的爱永远激励着我奋发向上，不断进去。最后，谨向在百忙之中抽出宝贵时间来评审本论文的专家、教授、学者表示衷心的谢意！祝你们工作顺利、永远幸福！乔珊珊二〇一六年五月于重庆59万方数据 重庆大学硕士学位论文60万方数据 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