基于经典与量子混合计算的流利式货架库存分配优化算法

仓库在工业物流中发挥着核心作用，作为存储和组织库存的关键枢纽以支持高效生产。优化这些设施内的物品分配对于降低运营成本和缩短交付时间至关重要。在本工作中，我们研究了配备流利式货架的仓库中的库存分配优化问题，此类货架专为先进先出（FIFO）物流设计，这种配置在取货操作期间本质上需要重新插入物品以维持流动连续性。然而，这些重新插入操作既耗时又昂贵，因此尽量减少其发生对于运营效率至关重要。我们提出了一种优化策略，该策略同时分配多个物品，在单个决策步骤中确定它们在可用货架上的放置位置，明确考虑仓库中的每件物品和每个货架。通过联合评估多个物品，我们的方法实现了全局优化的放置决策，从而最小化了顺序方法中出现的冲突。该问题被表述为 QUBO，允许在经典元启发式算法和量子混合求解器上实现。我们通过比较三种经典优化方法（模拟退火算法的两个变体和商业求解器 Gurobi）与 D-Wave 的混合求解器（该求解器独特地将量子退火与经典元启发式算法相结合）来评估性能。作为对这些基准测试的补充，基于真实运营数据的工厂规模模拟表明，在分配步骤中考虑更大批次的物品可以显著减少重新插入操作，突显了所提方法在工业物流中的实际潜力。