智能物流中实时货位分配优化策略研究与应用
这是一篇关于智能物流,货位分配,周转率,遗传算法,微服务的论文, 主要内容为货位分配是智能物流仓储的重要流程,影响货物出库、入库、移库等核心作业。合理的货位分配能够缩短货物出入库时间,降低拣选成本,从而优化货位设计并提升仓储整体运行效率。面对智能物流环境中的货物自动入库、出库、移库等柔性作业模式,为解决实时单货物货位分配以及订单计划下多货物多货位动态分配问题,本文研究智能仓库中货物出入库时如何选择货位。为此,本文以河南某大型制造企业(下称企业)智能物流仓储货位设计为例,主要研究内容如下:(1)针对实时单货物单货位分配及订单计划下多货物多货位动态分配问题,本文提出了一种基于周转率和出入库距离的货位分配模型,使得单货物出入库距离最短、多货物综合出入库距离最优。模型遵循效率优先原则和分类分配策略,考虑货物出入库频率和运输距离(入库点-货位-出库点)对自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,简称AGV)运输效率的影响,推导出目标函数。通过实验将该模型的货位分配结果与随机分配策略、就近空位分配策略对比,结果表明本文提出的货位分配模型的出入库距离总和更短,运输效率更高。(2)提出了一种基于遗传的货位分配优化算法,将改进遗传算法应用于货位分配,采用自然数编码方式表示货物与货位之间的映射关系,使用距离就近策略和随机生成法结合的方式初始化种群,加快了前期收敛速度,设计以缩短货物综合距离为目标的适应度函数,运用精英决策选择优秀个体,保留最优基因,使用模拟细胞分裂方式和变异概率自适应递减进行交叉变异,增加种群多样性,增强后期全局搜索能力。之后在PC机上进行实验,结果表明,本文算法对比传统的遗传算法,验证算法在分配结果和效率均有较好的效果。(3)搭建了基于微服务的物流仓储智能化管理平台,示范优化方案。平台底层架构采用微服务架构,主要采用Spring Cloud框架和Vue框架完成Java后端及页面开发,优化原有设计方案,展示终端操作模块、后台管理模块、地图管理模块等系统核心模块,实现了货位快速分配,仓库智能化管理。
智能物流中实时货位分配优化策略研究与应用
这是一篇关于智能物流,货位分配,周转率,遗传算法,微服务的论文, 主要内容为货位分配是智能物流仓储的重要流程,影响货物出库、入库、移库等核心作业。合理的货位分配能够缩短货物出入库时间,降低拣选成本,从而优化货位设计并提升仓储整体运行效率。面对智能物流环境中的货物自动入库、出库、移库等柔性作业模式,为解决实时单货物货位分配以及订单计划下多货物多货位动态分配问题,本文研究智能仓库中货物出入库时如何选择货位。为此,本文以河南某大型制造企业(下称企业)智能物流仓储货位设计为例,主要研究内容如下:(1)针对实时单货物单货位分配及订单计划下多货物多货位动态分配问题,本文提出了一种基于周转率和出入库距离的货位分配模型,使得单货物出入库距离最短、多货物综合出入库距离最优。模型遵循效率优先原则和分类分配策略,考虑货物出入库频率和运输距离(入库点-货位-出库点)对自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,简称AGV)运输效率的影响,推导出目标函数。通过实验将该模型的货位分配结果与随机分配策略、就近空位分配策略对比,结果表明本文提出的货位分配模型的出入库距离总和更短,运输效率更高。(2)提出了一种基于遗传的货位分配优化算法,将改进遗传算法应用于货位分配,采用自然数编码方式表示货物与货位之间的映射关系,使用距离就近策略和随机生成法结合的方式初始化种群,加快了前期收敛速度,设计以缩短货物综合距离为目标的适应度函数,运用精英决策选择优秀个体,保留最优基因,使用模拟细胞分裂方式和变异概率自适应递减进行交叉变异,增加种群多样性,增强后期全局搜索能力。之后在PC机上进行实验,结果表明,本文算法对比传统的遗传算法,验证算法在分配结果和效率均有较好的效果。(3)搭建了基于微服务的物流仓储智能化管理平台,示范优化方案。平台底层架构采用微服务架构,主要采用Spring Cloud框架和Vue框架完成Java后端及页面开发,优化原有设计方案,展示终端操作模块、后台管理模块、地图管理模块等系统核心模块,实现了货位快速分配,仓库智能化管理。
智能物流中实时货位分配优化策略研究与应用
这是一篇关于智能物流,货位分配,周转率,遗传算法,微服务的论文, 主要内容为货位分配是智能物流仓储的重要流程,影响货物出库、入库、移库等核心作业。合理的货位分配能够缩短货物出入库时间,降低拣选成本,从而优化货位设计并提升仓储整体运行效率。面对智能物流环境中的货物自动入库、出库、移库等柔性作业模式,为解决实时单货物货位分配以及订单计划下多货物多货位动态分配问题,本文研究智能仓库中货物出入库时如何选择货位。为此,本文以河南某大型制造企业(下称企业)智能物流仓储货位设计为例,主要研究内容如下:(1)针对实时单货物单货位分配及订单计划下多货物多货位动态分配问题,本文提出了一种基于周转率和出入库距离的货位分配模型,使得单货物出入库距离最短、多货物综合出入库距离最优。模型遵循效率优先原则和分类分配策略,考虑货物出入库频率和运输距离(入库点-货位-出库点)对自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,简称AGV)运输效率的影响,推导出目标函数。通过实验将该模型的货位分配结果与随机分配策略、就近空位分配策略对比,结果表明本文提出的货位分配模型的出入库距离总和更短,运输效率更高。(2)提出了一种基于遗传的货位分配优化算法,将改进遗传算法应用于货位分配,采用自然数编码方式表示货物与货位之间的映射关系,使用距离就近策略和随机生成法结合的方式初始化种群,加快了前期收敛速度,设计以缩短货物综合距离为目标的适应度函数,运用精英决策选择优秀个体,保留最优基因,使用模拟细胞分裂方式和变异概率自适应递减进行交叉变异,增加种群多样性,增强后期全局搜索能力。之后在PC机上进行实验,结果表明,本文算法对比传统的遗传算法,验证算法在分配结果和效率均有较好的效果。(3)搭建了基于微服务的物流仓储智能化管理平台,示范优化方案。平台底层架构采用微服务架构,主要采用Spring Cloud框架和Vue框架完成Java后端及页面开发,优化原有设计方案,展示终端操作模块、后台管理模块、地图管理模块等系统核心模块,实现了货位快速分配,仓库智能化管理。
智能物流中实时货位分配优化策略研究与应用
这是一篇关于智能物流,货位分配,周转率,遗传算法,微服务的论文, 主要内容为货位分配是智能物流仓储的重要流程,影响货物出库、入库、移库等核心作业。合理的货位分配能够缩短货物出入库时间,降低拣选成本,从而优化货位设计并提升仓储整体运行效率。面对智能物流环境中的货物自动入库、出库、移库等柔性作业模式,为解决实时单货物货位分配以及订单计划下多货物多货位动态分配问题,本文研究智能仓库中货物出入库时如何选择货位。为此,本文以河南某大型制造企业(下称企业)智能物流仓储货位设计为例,主要研究内容如下:(1)针对实时单货物单货位分配及订单计划下多货物多货位动态分配问题,本文提出了一种基于周转率和出入库距离的货位分配模型,使得单货物出入库距离最短、多货物综合出入库距离最优。模型遵循效率优先原则和分类分配策略,考虑货物出入库频率和运输距离(入库点-货位-出库点)对自动导引运输车(Automated Guided Vehicle,简称AGV)运输效率的影响,推导出目标函数。通过实验将该模型的货位分配结果与随机分配策略、就近空位分配策略对比,结果表明本文提出的货位分配模型的出入库距离总和更短,运输效率更高。(2)提出了一种基于遗传的货位分配优化算法,将改进遗传算法应用于货位分配,采用自然数编码方式表示货物与货位之间的映射关系,使用距离就近策略和随机生成法结合的方式初始化种群,加快了前期收敛速度,设计以缩短货物综合距离为目标的适应度函数,运用精英决策选择优秀个体,保留最优基因,使用模拟细胞分裂方式和变异概率自适应递减进行交叉变异,增加种群多样性,增强后期全局搜索能力。之后在PC机上进行实验,结果表明,本文算法对比传统的遗传算法,验证算法在分配结果和效率均有较好的效果。(3)搭建了基于微服务的物流仓储智能化管理平台,示范优化方案。平台底层架构采用微服务架构,主要采用Spring Cloud框架和Vue框架完成Java后端及页面开发,优化原有设计方案,展示终端操作模块、后台管理模块、地图管理模块等系统核心模块,实现了货位快速分配,仓库智能化管理。
多AGV调度系统应用与算法研究
这是一篇关于智能物流,AGV调度系统,分拣优化,遗传算法的论文, 主要内容为传统制造业的车间物流运输多采用人工搬运方式,导致物流效率较低,进而影响企业生产效率。AGV(Automated Guided Vehicle)的应用大大提升了企业的物流运输效率。目前对AGV的研究与应用多涉及到高科技制造产业智能化工厂的应用场景,对于传统服装制造业的研究与应用还比较少。相比于高新制造产业,传统服装制造业的车间环境较复杂,车辆运行范围较大,通常涉及多层车间的联动,针对服装制造企业的车间物流需求,本文对AGV系统应用进行研究。AGV系统研究与应用包括车辆、调度系统等,本文研究重点在调度系统,开发一套针对服装制造企业车间的调度系统,进行设备联合测试完毕后部署于生产车间,在此基础上对实际生产过程中的路径规划以及货柜分拣问题提出优化方案。本文主要工作主要集中于以下三个方面。研究车间物流相关技术,深入了解制造业物流系统应用现状,对AGV在智能工厂中实际应用所涉及到的导航技术、调度平台微服务开发技术、调度算法等一系列关键技术进行研究与选择,实现完整的技术解决流程。对调度平台地图建模需求进行深入分析,确定符合需要的建模方式,总结多AGV应用中的路径冲突问题并给出解决方案,并在此基础上开发调度系统。同时针对企业实际应用现场仓储区域较为分散、原材料众多的现状提出提高分拣运输效率的改进需求,提出了一种结合Dijkstra算法和改进遗传算法的优化算法,在Dijkstra算法快速计算最短路径后利用遗传算法综合考虑最短路径和最少货架计算优化方案。为企业AGV仓储规划提出一种可能的解决方案。最后对调度系统进行测试后将其部署于实际生产车间,与此同时完成了调度系统与车间其他设备的联动调试,最终AGV调度系统实现多设备联动,满足企业生产车间的智能化物流需求。
油料供应信息管理平台设计与测试分析
这是一篇关于后勤保障,智能物流,信息平台,油料物资的论文, 主要内容为随着互联网技术、网络通信技术的快速发展,传统行业与互联网结合的进程越来越快。军事科学技术正发生着重大变革,军队现代化程度越来越高,对后勤的依赖性也大大提高。军队后勤保障工作是军队的核心,要想走精兵之路,一个重要措施就是增强对后勤保障的管理。从发达国家经验来看,经济越发达其国家的军队保障体制越健全。没有后勤保障就没有军队的战斗力和日常运转。目前的地面部队正常运转高度依赖于机动车辆,所以做好军队的油料物资保障工作是很重要的。努力建设高可靠性和高稳定性的油料供应信息平台是我们的研究方向,不断探索构建现代智能油料后勤保障体系是我们的首要任务。后勤保障能力的提高将会增强部队机动性,并提升后勤物资的管理效率,减少人力物力的投入,节省国防费用。目前军队管理部门之间都是相对独立的,各个管理部门都拥有自己的物流体系,管理部门之间缺乏沟通,导致不能协同工作,无法合理使用军事物资,实现物流效益的最大化。为了提高军事物流的管理效率,提供统一的信息管理平台,增强军队后勤油料供应的可靠性,本文主要以油料供应信息管理平台为研究对象,设计实现平台所包含的逻辑功能与结构,进一步对油料运输的最短路径问题进行了优化研究。首先,本文对油料供应信息管理平台中涉及到的基本概念、模型和相关的网络技术进行了理论探讨和研究归纳,为系统功能的实现和最短路径问题的探讨提供了理论基础。其次,本文对油料供应信息管理平台的业务逻辑进行了分析,深入探究了系统业务之间的相互关系,并展示了系统的具体功能以及实现各种功能的设计过程。再次,针对油料供应信息管理平台所实现的功能,对于油料运输的最短路径问题进行了详细的探讨和分析,按照真实的情况对系统最短路径问题进行了算法的构建。经过比较,确定采用优化算法解决该问题。最后,对所采用的算法应用到信息管理平台中,同时对算法进行了测试,根据实际的测试结果证明了理论推导的有效性和模型算法的可用性。
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