6篇关于货位分配的计算机毕业论文

今天分享的是关于货位分配的6篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到货位分配等主题,本文能够帮助到你

基于云计算的智能仓储多AGV调度及货位分配协同优化研究

这是一篇关于智能仓储,AGV调度,货位分配,协同优化,遗传算法,云计算的论文, 主要内容为近年来,淘宝、京东和拼多多等电商平台实现了全行业线上渗透,网络购物成为人们购买日常生活用品的首选方式,导致中国快递包裹的数量呈现爆炸式增长的趋势。而新冠疫情限制了人们的日常出行,各大电商巨头纷纷拓展社区团购业务以及开启网络直播带货等新型的购物方式,因此提升仓储作业效率和物流技术迫在眉睫。本文对“货到人”拣选模式下的可移动式货架智能仓储系统开展了研究,针对仓库拣选路径规划和仓库货位分配两个独立环节进行问题分析之后,提出AGV任务调度与货位分配的协同优化模型,并实现了基于云计算的智能仓储系统多AGV任务调度与货位分配协同优化算法。本文的主要研究成果如下:1.本文提出了一种适用于仓储机器人路径规划的人工蜂群-自适应遗传算法。结合“货到人”拣选模式下的可移动货架仓储环境布局的特点,建立仓库环境的二维栅格地图,通过建立以路径长度、路径转弯次数和机器人运行能耗为优化目标的适应度函数。通过在不同大小的栅格地图中进行仿真实验分析,以及使用Turtle bot机器人对改进的人工蜂群-自适应遗传算法进行了实验验证。2.本文提出了一种基于NSGA-II的多目标仓库货位分配优化算法。设计了一种结合储位索引号与货品类别号的整数染色体编码方式。进一步,基于货架的稳定性、商品的出入库效率、货品之间的相关性以及拣货通道的繁忙度建立多目标货位优化模型。通过仿真实验证明了本文改进的自适应NSGA-II算法的有效性。3.设计并实现了基于云计算的智能仓储多AGV调度与货位分配协同优化算法。针对可移动货架仓储系统,结合仓储作业流程的特点,以AGV完成拣选货物任务的时间最短为优化目标,提出多AGV调度与货位分配协同优化模型。搭建Hadoop集群的实验平台,使用基于Map Reduce框架实现的Apriori算法对阿里云天池实验室公开的淘宝顾客历史订单的商品数据集进行商品之间的关联度分析,得到商品之间的关联度矩阵。根据用户的订单实例,进行商品货位分配以及4台AGV小车的拣货任务调度试验,证明了本文提出的AGV任务调度与货位分配协同优化方法能有效提高仓库的拣选效率。

仓储货位分配优化管理系统设计与开发

这是一篇关于智能立体仓库,差分进化,货位分配,精英个体的论文, 主要内容为经济全球化和信息化进程的发展,促进了我国智能生产制造业的高速增长,对相应企业的生产效率和生产产品质量提出了越来越高的要求。货位分配优化是智能生产制造业的一项重要研究内容,合理的进行仓储货位分配优化可以提高生产效率和有效利用仓储存储空间。同国外先进的货位分配优化技术相比,我国在自动化立体仓库的信息化、货位分配优化以及系统化方面还存在着一些问题。因此,仓储货位分配优化系统的研究及开发具有重要的理论意义和实际应用价值。在国内外研究现状分析的基础上,针对仓储货位分配优化问题,本文提出了一种精英多策略差分进化算法,对仓储货位分配优化模型进行相应的优化分析;在系统需求分析的基础上,遵循J2EE规范,基于SSH和AngularJS等开源框架,设计与开发了仓储货位分配优化管理系统。本文的主要工作和研究成果有以下几点:1)综述了自动化立体仓库货位优化调度的研究背景和意义,阐述了仓储货位分配优化问题的基本概念和发展历程,重点介绍货位分配优化方法在物流行业和智能生产制造行业上的研究和应用现状。2)针对智能立体仓库货位分配问题,提出了一种基于精英多策略的货位分配优化方法。首先,考虑货物重量、出入库频率和出入库时间等因素,以货架重心低、出入库频率高、货物离出入库口近等原则建立货位分配优化模型;然后,提出一种精英多策略差分进化算法,通过提取部分精英个体的信息指导变异,并根据精英个体的拥挤度变化针对不同的阶段使用不同的策略,从而产生高质量的解,同时加快算法的收敛速;最后,通过10个经典测试函数验证了所提算法的有效性,并基于该方法对系统案例进行优化得到了满意的货位分配方案。3)在系统需求分析的基础上,对仓储货位分配优化管理系统功能模块进行了详细的设计;遵循J2EE规范,基于Redis和PostgreSQL开源数据库建立服务器会话数据库和业务逻辑数据模型,采用Nginx作为反向服务器代理设计集群服务器,使用AngularJS前端开发框架,实现了仓储货位分配优化系统货位分配优化、仓储货位实时监控、出入货物的管理、用户管理和个人中心等功能模块。最后,系统测试和运行结果表明开发系统的有效性。

支持货位优化策略的仓库管理系统设计与实现

这是一篇关于WMS,微服务架构,货位分配,多目标优化的论文, 主要内容为我国的仓储行业长期存在流程管理成本过高、资源配置效率低下的问题。工业互联网与仓储领域深度融合,可以降低仓库运营成本并优化资源要素分配。仓储作业流程数字化与货位分配智能化是工业互联网在仓储领域的重要研究内容。研究过程中发现,如何设计货位分配算法同时保证货架稳定性与自动化设备作业效率是该领域的一大难题。本文通过实地调研某电子产品研发制造企业,结合离散制造产业物流特点,对该类型的仓库管理业务进行了需求分析。针对仓库管理系统高可靠性、高灵活性的特点,采用前后端分离与微服务架构进行系统设计与实现。将货位分配优化问题归类为多目标优化问题,对立体自动仓库上架流程进行数学建模,采用改进NSGA-Ⅱ算法对问题求解。具体工作内容如下:将系统划分为系统管理、基础数据管理、入库管理、库存管理、出库管理、业务规则管理、报表管理、异常处理八大子系统,以五类系统参与者的视角借助用例图对每个子系统进行功能性需求分析。借助技术架构图描述了系统组件的作用,采用E-R图与表格描述了数据库表字段设计,采用活动图分析了仓库业务流程,并采用类图与时序图描述了各模块的类设计与方法调用过程。在货位优化算法设计阶段,针对NSGA-Ⅱ算法后期局部搜索能力差的缺陷,对非支配排序后的第一层个体使用禁忌搜索算法,设计选择、交叉、编译算子,并进行了仿真计算,结果表明改进后的NSGA-Ⅱ算法取得了更好的解分布。设计测试用例对系统的主要模块功能进行逐一测试,测试结果表明本系统功能运行正常,结果符合用户预期;使用JMeter对系统的响应时间和吞吐量进行测试,结果表明本系统可以满足工业场景需求。本系统基于Spring Cloud Alibaba框架开发,支持浏览器与PDA双端操作,已于多个仓库部署使用,系统运行良好,能够与MES、ERP实现高效交互,满足仓库跨部门协作需求。

零售电商企业自动化立体仓库货位优化分配研究

这是一篇关于电商仓储,货位分配,货位优化,改进遗传算法,Matlab的论文, 主要内容为零售电商企业仓储具有批量小、批次多、品类多、服务对象多为个人、零散拣选等特点,这对仓储的合理性也有了更高的要求。且随着自动化立体仓库的应用日趋普遍,仓库内货位分配的合理性与作业效率和仓库利用效率的相关性也愈加凸显。显然,零售电商企业仓储已不适合简单地视同传统仓储进行管理。零售电子商务仓储因其特殊性已不适合简单地视同传统仓储进行管理,本文研究零售电子商务仓储的特性,力求适应零售电商仓储,提出了一系列自动化立体仓库货位优化目标;考虑整体出入库效率最高、货架稳定性最大化和商品按照相关性存储三个最主要因素设计一种基于改进遗传算法的货位优化分配算法,并以某零售电商企业仓储实际情况为例进行算例分析——以当前常见的随机货位分配算法下的货位分配结果作为优化的基础,利用本文研究的货位优化算法进行货位优化分配,从多个角度评价本文货位优化分配算法的有效性和优越性;最后以货位优化分配为核心功能设计了零售电商企业自动化立体仓库仓储管理系统。论文共分为五个部分。第一部分是引言部分,主要介绍论文的研究背景、研究意义、国内外研究现状、研究内容和论文结构,从零售电商仓储特点、货位优化目标和货位优化算法三个方面分析国内外研究现状;第二部分是相关理论与技术基础,主要从仓储系统模型、遗传算法、Matlab、系统开发方法这四个方面,对论文的研究对象及研究中涉及的相关理论、技术和工具进行了详细说明;第三部分是基于改进遗传算法的零售电商企业自动化立体仓库货位优化分配算法设计,是本文的核心章节,分七个重要环节详细说明了基于改进遗传算法的零售电商企业自动化立体仓库货位优化分配算法设计,包括了自动化立体仓库模型建立、个体染色体编码设计、适应度函数设计、遗传算子设计、算法流程设计、算法实现和算法评价;第四部分是仓储管理系统分析与设计;第五部分是对全文研究成果的总结与展望。在前面几部分研究的基础上,总结本文研究内容及研究结论,客观的评价了本文研究工作得到的研究成果,分析了本文研究的未尽之处,同时提出了可以进行深入研究的方向。