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商品簡介
序
目次
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本書從實際項目實踐出發，以蟻群算法、信息共享等方法與技術為基礎，從訂單分批與揀選路線規劃及其相關環節的策略設計上著手嘗試解決訂單揀選作業中由複雜性、動態性和不確定性產生的問題。針對多區塊倉庫，本書分別設計了針對單揀貨員的基於偏離度的訂單揀選路線規劃算法、針對雙揀貨員和多揀貨員的基於蟻群算法的考慮堵塞的訂單揀選路線規劃算法、針對在線訂單的訂單分配與路線規劃算法Green-Area。所設計算法效率均在各自仿真實驗中得到驗證，與傳統方法相比有很強的實用性。
序
作為供應鏈的必要組成部分，倉庫的主要作用是在供應鏈各個環節間提供緩衝以調節因產品季節性、批量生產運輸、多供應商產品整合配送及個性化定制服務等因素帶來的物料流轉的波動。市場競爭的加劇意味著需要對產品配送網絡的設計和運營不斷地進行改進，這就轉變為倉庫提高運營效率的需求。隨著更多企業開始將削減成本和提高生產效率的工作重心放在其組織內部的倉儲設施和配送中心上，訂單揀選作業開始受到管理人員和研究學者的重視[1-2] 。訂單揀選是為了響應客戶訂單需求，而從倉儲區或緩衝區收集貨物的作業過程，在人工作業倉儲系統中，訂單揀選是最消耗人力成本的運作環節，而在自動化倉庫中，則是最消耗資源成本的運作環節[1] 。因此，倉儲管理的研究人員都將訂單揀選視為提高生產率的關鍵措施。
近年來，在製造和配送領域的一些變化更是使得訂單揀選作業流程的設計和管理變得更加重要和複雜。製造領域更多地採用如準時生產制（just-in-time，JIT）、供應商管理庫存（vendormanagedinventory，VMI）、小批次（smalllotsize）、直送工位交付（point-of-usedelivery）、精細製造（leanproduction）及訂單與產品的個性化定制等生產方式。在配送領域，管理者則更傾向于為客戶訂單提供更迅速快捷的服務。這些變化為倉儲系統提出了新的需求，如更精密的庫存控制、更短的響應時間和更多的產品多樣性。為此，基於有成本、技術和管理規範上的優勢，大量的大型倉庫和配送中心相繼適應這種需求。這類大型倉庫和配送中心日吞吐量巨大，訂單揀選流程的改善不僅能直接優化其自身的服務水平和降低運營成本，也能間接地提高整個供應鏈的管理水平。
訂單揀選流程始於一個訂單到達倉庫，終於它被完成並移交至之後的運輸環節。對於作業人員而言，這中間有許多環節會出現操作錯誤以影響到訂單完成的準確性，更不用說時間上的消耗。這也恰恰是管理人員和研究人員著眼的優化空間。近年來，管理人員通過採用多種信息技術，如條碼（barcoding）、無線射頻識別（radiofrequencyidentificationdevices，RFID） [3] 、電子地圖、室內定位（indoorpositioningsystem）、自動導航（autonomousnavigation）[5] 和倉庫管理系統（warehousemanagementsystems，WMS）[6-7] 等，以提高倉庫的自動化、信息化程度[8] 。這些新技術為改進訂單揀選流程提供了技術基礎，如訂單實時揀選、多揀貨員間通信、揀貨流程全自動化。研究人員則將研究重點放在解決這一領域出現的新問題並提出新的解決方案，然而，目前的研究成果和實際需求之間仍然存在不小的差距。因為新的揀選模式尚未得到充分研究，揀選相關環節策略設計，如佈局設計、貨位分配、訂單分配等的最優組合的確定也剛剛起步，而在揀選的各個環節中，更是有不少待解決的問題。在應用技術已經取得長足發展的背景下，複雜環境下的訂單揀選相關環節策略設計更是凸顯出解決問題的緊迫性。
近年來，在製造和配送領域的一些變化更是使得訂單揀選作業流程的設計和管理變得更加重要和複雜。製造領域更多地採用如準時生產制（just-in-time，JIT）、供應商管理庫存（vendormanagedinventory，VMI）、小批次（smalllotsize）、直送工位交付（point-of-usedelivery）、精細製造（leanproduction）及訂單與產品的個性化定制等生產方式。在配送領域，管理者則更傾向于為客戶訂單提供更迅速快捷的服務。這些變化為倉儲系統提出了新的需求，如更精密的庫存控制、更短的響應時間和更多的產品多樣性。為此，基於有成本、技術和管理規範上的優勢，大量的大型倉庫和配送中心相繼適應這種需求。這類大型倉庫和配送中心日吞吐量巨大，訂單揀選流程的改善不僅能直接優化其自身的服務水平和降低運營成本，也能間接地提高整個供應鏈的管理水平。
訂單揀選流程始於一個訂單到達倉庫，終於它被完成並移交至之後的運輸環節。對於作業人員而言，這中間有許多環節會出現操作錯誤以影響到訂單完成的準確性，更不用說時間上的消耗。這也恰恰是管理人員和研究人員著眼的優化空間。近年來，管理人員通過採用多種信息技術，如條碼（barcoding）、無線射頻識別（radiofrequencyidentificationdevices，RFID） [3] 、電子地圖、室內定位（indoorpositioningsystem）、自動導航（autonomousnavigation）[5] 和倉庫管理系統（warehousemanagementsystems，WMS）[6-7] 等，以提高倉庫的自動化、信息化程度[8] 。這些新技術為改進訂單揀選流程提供了技術基礎，如訂單實時揀選、多揀貨員間通信、揀貨流程全自動化。研究人員則將研究重點放在解決這一領域出現的新問題並提出新的解決方案，然而，目前的研究成果和實際需求之間仍然存在不小的差距。因為新的揀選模式尚未得到充分研究，揀選相關環節策略設計，如佈局設計、貨位分配、訂單分配等的最優組合的確定也剛剛起步，而在揀選的各個環節中，更是有不少待解決的問題。在應用技術已經取得長足發展的背景下，複雜環境下的訂單揀選相關環節策略設計更是凸顯出解決問題的緊迫性。
目次
1 緒論…………………………………………………………………………1
1.1 研究背景……………………………………………………………1
1.2 問題提出、研究目的和意義…………………………………………1
1.3 相關文獻綜述………………………………………………………5
1.3.1 訂單揀選策略研究總體情況………………………………5
1.3.2 訂單揀選路線規劃…………………………………………9
1.3.3 揀貨員堵塞…………………………………………………11
1.3.4 訂單揀選的動態性與不確定性……………………………13
1.4 研究內容、思路與邏輯結構………………………………………172
訂單分批與揀選路線規劃研究理論基礎…………………………………21
2.1 引言…………………………………………………………………21
2.2 單區塊倉庫佈局及其常用訂單揀選路線規劃方法………………22
2.3 多區塊倉庫佈局及其常用訂單揀選路線規劃方法………………29
2.4 常用訂單分批策略…………………………………………………35
2.4.1 種子選取規則………………………………………………36
2.4.2 訂單附加規則………………………………………………44
2.5 本章小結……………………………………………………………49
3 基於偏離度的單揀貨員訂單揀選路線規劃………………………………51
3.1 引言…………………………………………………………………51
3.2 基於偏離度的訂單揀選路線規劃算法……………………………52
3.2.1 偏離度定義…………………………………………………53
3.2.2 基於偏離度的通道訪問策略………………………………55
3.2.3 多區塊倉庫下的算法流程構建……………………………61
3.3 偏離度算法的仿真實驗……………………………………………62
3.3.1 實驗設計……………………………………………………62
3.3.2 實驗結果……………………………………………………63
3.4 偏離度算法實驗結果分析與討論…………………………………68
3.5 本章小結……………………………………………………………70
4考慮雙揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃…………………………………72
4.1 引言…………………………………………………………………72
4.2 雙揀貨員堵塞問題描述……………………………………………73
4.2.1 雙揀貨員堵塞定義與分類…………………………………73
4.2.2 雙揀貨員揀選問題假設……………………………………74
4.2.3 考慮雙揀貨員堵塞的揀選路線評價模型…………………75
4.3 考慮雙揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃算法……………………77
4.3.1 算法初始化…………………………………………………78
4.3.2 邏輯距離的定義與取值……………………………………79
4.3.3 蟻群構建路線………………………………………………83
4.3.4 信息素更新機制……………………………………………84
4.3.5 災變機制……………………………………………………86
4.4 A-TOP算法的仿真實驗……………………………………………86
4.4.1 實驗設計……………………………………………………86
4.4.2 實驗結果……………………………………………………89
4.5 A-TOP算法實驗結果分析與討論…………………………………98
4.5.1 倉庫佈局對揀選服務時間影響……………………………98
4.5.2訂單屬性對揀選服務時間影響…………………………100
4.5.3倉庫佈局對等待時間的影響……………………………101
4.6本章小結…………………………………………………………102
5考慮多揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃………………………………104
5.1引言………………………………………………………………104
5.2多揀貨員堵塞與不確定信息問題描述…………………………105
5.2.1多揀貨員堵塞……………………………………………105
5.2.2不確定信息………………………………………………107
5.2.3考慮多揀貨員堵塞的揀選路線評價模型………………107
5.3考慮多揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃算法…………………109
5.3.1確定信息下多揀貨員訂單揀選路線規劃算法…………109
5.3.2不確定信息下多揀貨員訂單揀選路線規劃算法………110
5.4A-MOP與A-MOP-N算法的仿真實驗…………………………113
5.4.1實驗設計…………………………………………………113
5.4.2A-MOP實驗結果………………………………………115
5.4.3A-MOP-N實驗結果……………………………………123
5.5A-MOP與A-MOP-N實驗結果分析與討論……………………129
5.5.1確定信息環境下實驗參數影響…………………………129
5.5.2不確定信息環境下實驗參數影響………………………130
5.6本章小結…………………………………………………………131
6在線訂單的實時分配與揀選路線規劃…………………………………133
6.1引言………………………………………………………………133
6.2在線訂單實時分配問題描述……………………………………135
6.2.1在線訂單系統……………………………………………135
6.2.2訂單分配與路線規劃評價模型…………………………136
6.3Green-Area算法…………………………………………………138
6.3.1綠區的定義………………………………………………138
6.3.2S-Shape的綠區……………………………………………140
6.3.3LargestGap的綠區………………………………………143
6.3.4路線實時調整……………………………………………147
6.4Green-Area算法的仿真實驗與結果分析………………………149
6.4.1實驗設計…………………………………………………149
6.4.2實驗結果…………………………………………………151
6.4.3結果分析…………………………………………………164
6.5本章小結…………………………………………………………165
7總結與展望………………………………………………………………167
7.1全書總結…………………………………………………………167
7.2研究展望…………………………………………………………170
參考文獻……………………………………………………………………173
附錄…………………………………………………………………………192
附錄1S-Shape下綠區判定規則偽代碼……………………………192
附錄2LargestGap下綠區判定規則偽代碼…………………………195
1.1 研究背景……………………………………………………………1
1.2 問題提出、研究目的和意義…………………………………………1
1.3 相關文獻綜述………………………………………………………5
1.3.1 訂單揀選策略研究總體情況………………………………5
1.3.2 訂單揀選路線規劃…………………………………………9
1.3.3 揀貨員堵塞…………………………………………………11
1.3.4 訂單揀選的動態性與不確定性……………………………13
1.4 研究內容、思路與邏輯結構………………………………………172
訂單分批與揀選路線規劃研究理論基礎…………………………………21
2.1 引言…………………………………………………………………21
2.2 單區塊倉庫佈局及其常用訂單揀選路線規劃方法………………22
2.3 多區塊倉庫佈局及其常用訂單揀選路線規劃方法………………29
2.4 常用訂單分批策略…………………………………………………35
2.4.1 種子選取規則………………………………………………36
2.4.2 訂單附加規則………………………………………………44
2.5 本章小結……………………………………………………………49
3 基於偏離度的單揀貨員訂單揀選路線規劃………………………………51
3.1 引言…………………………………………………………………51
3.2 基於偏離度的訂單揀選路線規劃算法……………………………52
3.2.1 偏離度定義…………………………………………………53
3.2.2 基於偏離度的通道訪問策略………………………………55
3.2.3 多區塊倉庫下的算法流程構建……………………………61
3.3 偏離度算法的仿真實驗……………………………………………62
3.3.1 實驗設計……………………………………………………62
3.3.2 實驗結果……………………………………………………63
3.4 偏離度算法實驗結果分析與討論…………………………………68
3.5 本章小結……………………………………………………………70
4考慮雙揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃…………………………………72
4.1 引言…………………………………………………………………72
4.2 雙揀貨員堵塞問題描述……………………………………………73
4.2.1 雙揀貨員堵塞定義與分類…………………………………73
4.2.2 雙揀貨員揀選問題假設……………………………………74
4.2.3 考慮雙揀貨員堵塞的揀選路線評價模型…………………75
4.3 考慮雙揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃算法……………………77
4.3.1 算法初始化…………………………………………………78
4.3.2 邏輯距離的定義與取值……………………………………79
4.3.3 蟻群構建路線………………………………………………83
4.3.4 信息素更新機制……………………………………………84
4.3.5 災變機制……………………………………………………86
4.4 A-TOP算法的仿真實驗……………………………………………86
4.4.1 實驗設計……………………………………………………86
4.4.2 實驗結果……………………………………………………89
4.5 A-TOP算法實驗結果分析與討論…………………………………98
4.5.1 倉庫佈局對揀選服務時間影響……………………………98
4.5.2訂單屬性對揀選服務時間影響…………………………100
4.5.3倉庫佈局對等待時間的影響……………………………101
4.6本章小結…………………………………………………………102
5考慮多揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃………………………………104
5.1引言………………………………………………………………104
5.2多揀貨員堵塞與不確定信息問題描述…………………………105
5.2.1多揀貨員堵塞……………………………………………105
5.2.2不確定信息………………………………………………107
5.2.3考慮多揀貨員堵塞的揀選路線評價模型………………107
5.3考慮多揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃算法…………………109
5.3.1確定信息下多揀貨員訂單揀選路線規劃算法…………109
5.3.2不確定信息下多揀貨員訂單揀選路線規劃算法………110
5.4A-MOP與A-MOP-N算法的仿真實驗…………………………113
5.4.1實驗設計…………………………………………………113
5.4.2A-MOP實驗結果………………………………………115
5.4.3A-MOP-N實驗結果……………………………………123
5.5A-MOP與A-MOP-N實驗結果分析與討論……………………129
5.5.1確定信息環境下實驗參數影響…………………………129
5.5.2不確定信息環境下實驗參數影響………………………130
5.6本章小結…………………………………………………………131
6在線訂單的實時分配與揀選路線規劃…………………………………133
6.1引言………………………………………………………………133
6.2在線訂單實時分配問題描述……………………………………135
6.2.1在線訂單系統……………………………………………135
6.2.2訂單分配與路線規劃評價模型…………………………136
6.3Green-Area算法…………………………………………………138
6.3.1綠區的定義………………………………………………138
6.3.2S-Shape的綠區……………………………………………140
6.3.3LargestGap的綠區………………………………………143
6.3.4路線實時調整……………………………………………147
6.4Green-Area算法的仿真實驗與結果分析………………………149
6.4.1實驗設計…………………………………………………149
6.4.2實驗結果…………………………………………………151
6.4.3結果分析…………………………………………………164
6.5本章小結…………………………………………………………165
7總結與展望………………………………………………………………167
7.1全書總結…………………………………………………………167
7.2研究展望…………………………………………………………170
參考文獻……………………………………………………………………173
附錄…………………………………………………………………………192
附錄1S-Shape下綠區判定規則偽代碼……………………………192
附錄2LargestGap下綠區判定規則偽代碼…………………………195
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