多 depot AGV辅助混合货架仓库中订单批处理与路径规划集成问题的建模与求解
最优化与控制
2022-04-14 v2 人工智能
机器人学
摘要
不同的零售与电商企业正面临组装大量具有时间紧迫性的拣货订单的挑战，这些订单同时包含单行与多行订单。为减少传统人至货仓储系统中拣货员的无效工时，文献与实践中提出了不同方案。例如，在混合货架存储策略中，同一库存量单位（SKU）的商品分散于仓库内多个货架上；或使用自动导引车（AGV）将已拣商品从存储区运送至打包台，而非由人工拣货员搬运。本文首次将两种方案结合，构建了所谓的AGV辅助混合货架拣货系统。我们将此类系统中的订单批处理与路径规划集成新问题建模为扩展的多depot车辆路径问题，并给出三索引与两商品网络流两种建模形式。鉴于该集成问题的复杂性，我们开发了一种新颖的变邻域搜索算法以更高效地求解。我们在不同规模算例上测试了方法，并得出结论：对于含不同订单行数的订单，混合货架存储策略在AGV辅助混合货架系统中优于常规存储策略（AGV行驶距离最多节省62%）。我们的变邻域搜索算法可在可接受的计算时间内提供最优解。
引用
@article{arxiv.2101.11473,
title = {Formulating and solving integrated order batching and routing in multi-depot AGV-assisted mixed-shelves warehouses},
author = {Lin Xie and Hanyi Li and Laurin Luttmann},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.11473},
year = {2022}
}