基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究

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1、合肥工业大学硕士学位论文基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究姓名：雷娟娟申请学位级别：硕士专业：企业管理及其信息化指导教师：李兴国20100401基于蚁群算法的仓库拣货路径优化研究摘要越来越多的企业构建自己的仓库和配送体系，以期降低物流成本，保持自己的竞争力。物流作为“第三利润源泉"越来越受重视。现代仓库是物流不可或缺的一部分，拣货作业是仓库的核心作业环节，拣货成本占到整个仓库物流成本的40％，其效率的高低直接影响到整个仓库的效率，而提高拣货作业效率，缩短拣货路径长度至关重要。本文选择双区型仓库为

2、研究对象，应用蚁群算法对拣货路径加以优化。本文首先分析了仓库拣货路径的研究现状和存在的问题，综述了物流拣货路径的相关问题，包括拣货作业流程、仓库中典型的双区型仓库和影响拣货的因素等。其次根据双区型仓库中拣货路径问题的特点，将该问题分成不考虑拣货车辆容积和考虑拣货车容积两种情况，针对不考虑拣货车容积的情况，采用蚁群算法优化求解其拣货路径问题，并将该算法的结果与S形启发式算法进行比较，验证了该方法的有效性。最后针对考虑拣货车容积的情况，应用蚁群算法对拣货路径问题进行建模求解，并在VsiualC++6

3、．0平台上上实现了该算法，与遗传算法的优化结果进行比较发现当拣货数量较多时，该算法具有明显优势。关键词：蚁群算法；双区型仓库；拣货路径ResearchonOptimizationmethodofpickingroutinginthewarehouseBasedonAntColonyAlgorithmABSTRACTMoreandmorecompaniesbuildwarehouseanddistributionsystem．Theywanttoreducelogisticscostandmain

4、tainowncompetitiveness．As”thirdprofitsource”，logisticsgetalotofattention．Modernwarehouseislogisticsindispensablepart．Pickingiscoreoperatinginthewarehouse。Pickingcostaccountesentirewarehouselogisticscost40％．Itsefficiencydirectinfluenceentirewarehousee

5、fficiency．Inordertoimprovingpickingefficiency，shortpickingpathlengthiscrucial．Firstly，thearticleanalyzeswarehousepickingpath，researchstatusandproblems．Pickingpathrelatedproblemsincludepickingworkflow,typicaldualdistricttypewarehouseandthefactorswhich

6、influencedpickingefficiency．Secondlyaccordingdoubledistricttypewarehousepickingpathproblemcharacteristics，theproblemdeparttotwosituations，notconsiderpicking—car’Svolumeandconsiderpicking．car’Svolume．Notconsidervolumesituation，thearticleadoptAntColony

7、Algorithmtosolvethisproblem，andverifytheresultswithSshapedheuristicalgorithm’Sresults．Finallyforconsideringpicking-car’Svolumesituation，theartileapplyAntColonyAlgorithmtosolvepickingroutingproblemmodelingandrealizethealgorithminVsiualC++6．0platform，c

8、omparetheresultswithGeneticAlgorithmoptimizationresults．Wefoundinthetable，whenwepickmoregoods，theACAhaveobviousadvantage．Keywords：AntColonyAlgorithm；Warehouse；PickingroutingIV插图清单图1．1本文所采用的技术路线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．5图2．1仓库的基本流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯