[發明專利]一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法

在審

• 申請號: 201710433103.0
• 申請日: 2017-06-09
• 公開（公告）號: CN107368984A
• 公開（公告）日: 2017-11-21
• 發明（設計）人: 蘇萬德;姜躍君
• 申請（專利權）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權代理有限公司11340
• 代理人: 韓洪

【技術領域】

本發明涉及倉庫管理的技術領域，特別涉及一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法。

【背景技術】

WMS是倉庫管理系統(Warehouse Management System)的縮寫，倉庫管理系統是通過入庫業務、出庫業務、倉庫調撥、庫存調撥和虛倉管理等功能，對批次管理、物料對應、庫存盤點、質檢管理、虛倉管理和即時庫存管理等功能綜合運用的管理系統，有效控制并跟蹤倉庫業務的物流和成本管理全過程，實現或完善的企業倉儲信息管理。

WMS對不同產品類別應有不同的上架策略，上架策略的最終目的是通過WMS指導倉庫操作人員將貨物放到系統分析后指定的貨位，提高收發貨作業的效率而并非單一的收貨效率。遺傳算法是智能優化方法中應用最廣泛，且最成功的算法，它是基于達爾文的物競天擇，優勝劣汰，適者生存的進化理論而發展起來的一種高效的搜索方法，近年來在組合優化問題上得到廣泛的應用。為提高收發貨作業的效率而并非單一的收貨效率，有必要提出一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法。

【發明內容】

本發明的目的在于克服上述現有技術的不足，提供一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法，其旨在解決現有技術中WMS的功能性較為單一，對收貨效率有較大提高，而對發貨作業的效率無明顯提高的技術問題。

為實現上述目的，本發明提出了一種基于遺傳算法的上架貨位分配方法，由人工指定、固定貨位和動態分配三部分上架策略構成，包括以下步驟：

A)、運行WMS系統，并判定需上架的貨物是否為人工指定上架，如果是，則轉至步驟B)；否則，轉至步驟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，動態分配貨位，對該貨物上架。

作為優選，所述的步驟B)中平庫上架原則包括以下規則：

b1)預先設定規則：預先設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)人工指定規則：在設定的存儲貨位不夠的時候，臨時指定存放貨位；

b3)儲位放滿優先規則：存儲貨位上有貨了，但是沒滿，則該貨位優先利用；

b4)空貨位優先規則：存儲貨位上有貨了，還有空貨位可用，則空貨位優先利用；

b5)整箱與零散規則：整箱貨物與零散貨物區分開，分別存放至不同的存儲貨位；

b6)相鄰規則：同一規格商品貨物，放在相鄰貨位上；

b7)相組裝規則：出庫時要組裝的部件貨物，放在相近的貨位上。

作為優選，所述的平庫上架原則還包括先進先出規則、入庫時次品規則、商品種類規則、按客戶分區規則。

作為優選，所述的步驟C)中遺傳算法求解過程如下：

c1)初始化：設置進化代數計數器t＝0，設置最大進化代數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)適應度評估：根據建模函數，計算群體P(t)中各個個體的適應度；

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，并輸出最優個體；如果不滿足，則轉至步驟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)。

作為優選，所述的步驟c4)中終止條件是：群體P(t)中最優個體的適應度達到給定的閾值；或者群體P(t)中最優個體的適應度和群體P(t)的適應度不再上升；或者迭代次數達到預設的最大進化代數T。

作為優選，所述的t＝0，1，2……T，所述的T設置為400～500。

作為優選，所述的步驟c5)中選擇運算是基于群體中個體的適應度評估基礎上，將選擇算子作用于群體，從群體中選擇優勝的個體，淘汰劣質個體。

作為優選，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構加以替換重組而生成新個體。

作為優選，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。