[發(fā)明專利]一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法

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• 申請日: 2017-06-09
• 公開（公告）號: CN107368984A
• 公開（公告）日: 2017-11-21
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 蘇萬德;姜躍君
• 申請（專利權(quán)）人: 意歐斯智能科技股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/08
• 分類號: G06Q10/08;G06N3/12
• 代理公司: 北京天奇智新知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司11340
• 代理人: 韓洪

1.一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法，由人工指定、固定貨位和動態(tài)分配三部分上架策略構(gòu)成，其特征在于：包括以下步驟：

A)、運行WMS系統(tǒng)，并判定需上架的貨物是否為人工指定上架，如果是，則轉(zhuǎn)至步驟B)；否則，轉(zhuǎn)至步驟C)；

B)、判定該貨物的存儲貨位是否為固定貨位，如果是，則直接上架；否則，通過平庫上架原則，分配貨位上架；

C)、WMS通過遺傳算法求解，動態(tài)分配貨位，對該貨物上架。

2.如權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法，其特征在于：所述的步驟B)中平庫上架原則包括以下規(guī)則：

b1)預(yù)先設(shè)定規(guī)則：預(yù)先設(shè)定好該貨物的存儲貨位范圍，則以后每次都放在這個范圍的貨位上；

b2)人工指定規(guī)則：在設(shè)定的存儲貨位不夠的時候，臨時指定存放貨位；

b3)儲位放滿優(yōu)先規(guī)則：存儲貨位上有貨了，但是沒滿，則該貨位優(yōu)先利用；

b4)空貨位優(yōu)先規(guī)則：存儲貨位上有貨了，還有空貨位可用，則空貨位優(yōu)先利用；

b5)整箱與零散規(guī)則：整箱貨物與零散貨物區(qū)分開，分別存放至不同的存儲貨位；

b6)相鄰規(guī)則：同一規(guī)格商品貨物，放在相鄰貨位上；

b7)相組裝規(guī)則：出庫時要組裝的部件貨物，放在相近的貨位上。

3.如權(quán)利要求2所述的一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法，其特征在于：所述的平庫上架原則還包括先進先出規(guī)則、入庫時次品規(guī)則、商品種類規(guī)則、按客戶分區(qū)規(guī)則。

4.如權(quán)利要求1所述的一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法，其特征在于：所述的步驟C)中遺傳算法求解過程如下：

c1)初始化：設(shè)置進化代數(shù)計數(shù)器t＝0，設(shè)置最大進化代數(shù)T，隨機生成M個個體作為初始群體P(0)；

c2)基因編碼：對個體進行基因編碼；

c3)適應(yīng)度評估：根據(jù)建模函數(shù)，計算群體P(t)中各個個體的適應(yīng)度；

c4)終止判斷：判斷是否滿足終止條件，如果滿足，則終止遺傳算法，并輸出最優(yōu)個體；如果不滿足，則轉(zhuǎn)至步驟c5)；

c5)遺傳算法操作：通過選擇運算、交叉運算和變異運算，獲取新的下一代群體P(t+1)，此時t＝t+1，并重新返回至步驟c2)。

5.如權(quán)利要求4所述的一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法，其特征在于：所述的步驟c4)中終止條件是：群體P(t)中最優(yōu)個體的適應(yīng)度達到給定的閾值；或者群體P(t)中最優(yōu)個體的適應(yīng)度和群體P(t)的適應(yīng)度不再上升；或者迭代次數(shù)達到預(yù)設(shè)的最大進化代數(shù)T。

6.如權(quán)利要求4和5任意一項所述的一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法，其特征在于：所述的t＝0，1，2……T，所述的T設(shè)置為400～500。

7.如權(quán)利要求4所述的一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法，其特征在于：所述的步驟c5)中選擇運算是基于群體中個體的適應(yīng)度評估基礎(chǔ)上，將選擇算子作用于群體，從群體中選擇優(yōu)勝的個體，淘汰劣質(zhì)個體。

8.如權(quán)利要求4所述的一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法，其特征在于：所述的步驟c5)中交叉運算是將交叉算子作用于群體，把兩個父代個體的部分結(jié)構(gòu)加以替換重組而生成新個體。

9.如權(quán)利要求4所述的一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法，其特征在于：所述的步驟c5)中變異運算是將變異算子作用于群體，對群體中的個體串的部分基因座上的基因值作變動。