为解决卷烟成品仓库空间利用率低、出入库效率低等问题,以货物出入库时间最短为目标建立卷烟成品自动化立体仓库(AS/RS,Automated Storage and Retrieval System)模型,并设计两阶段细菌觅食算法对AS/RS模型运行过程中的货位分配和作业...为解决卷烟成品仓库空间利用率低、出入库效率低等问题,以货物出入库时间最短为目标建立卷烟成品自动化立体仓库(AS/RS,Automated Storage and Retrieval System)模型,并设计两阶段细菌觅食算法对AS/RS模型运行过程中的货位分配和作业调度两个环节进行集成优化,生成周期(1 d)内出入库策略。以内蒙古昆明卷烟有限责任公司卷烟成品库单日货物出入库订单为算例,分别采用细菌觅食算法、粒子群算法、模拟退火算法、遗传算法对模型进行求解,对比初始的分区存储方案(每排货架仅存储一种品牌卷烟成品)和4种算法下卷烟成品AS/RS的单日运行时间和货位分配优化效率。结果表明:4种算法的运行结果均优于分区存储方案;细菌觅食算法的运行结果最优且在初始货位占用规模为0~20个时具有良好稳定性,频繁出入库的货物被集中分配在靠近出库口的货位,平均单日运行时间节约12%,平均出入库效率提升23%。该方法可为提高卷烟成品仓库运行效率、降低人工成本提供支持。展开更多
