8个研究背景和意义示例,教你写计算机订单分批论文

今天分享的是关于订单分批的8篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到订单分批等主题,本文能够帮助到你

货到人拣选系统中订单分批和多机器人任务分配优化研究

这是一篇关于货到人拣选系统,订单分批,搬运机器人,任务分配,拍卖的论文, 主要内容为电商行业的迅速发展,使得仓库面临越来越多的订单,这对订单拣选效率和准确度的要求越来越高,促进了基于搬运机器人的货到人拣选系统的发展。在货到人拣选系统中,依据订单信息,机器人将相应的移动货架搬运至拣选台配合人工完成订单拣选。为了能够提升系统的整体运作效率,快速响应顾客的订单需求,需要采取适当的订单拣选流程。在整个订单拣选作业中,订单分批拣选和搬运机器人任务分配是影响作业效率的关键环节。因此,本文提出订单拣选流程:首先进行订单分批,然后将批次分配给各拣选台,最后将属于每个拣选台的订单批次对应需要搬运的货架分配给搬运机器人,机器人将货架搬运至拣选台完成拣选。本文的研究重点为订单分批和多机器人任务分配问题,从而实现系统中订单拣选作业的优化,提高订单拣选效率。首先对货到人拣选系统进行分析,阐述了货到人拣选系统的构成、整体布局、运作模式和具体的运作流程,采用栅格法建立拣选作业环境模型。然后,对订单分批进行研究,为多机器人任务分配的研究提供基础。建立以货架搬运次数最少为目标的订单分批模型,提出相似性规则和变邻域搜索两种算法求解模型。考虑到各拣选台作业的均衡性,将订单批次均衡地分配给各拣选台。基于订单分批的结果,进行多机器人任务分配问题研究。订单分批完成后,各批次订单所需货架得以确定,将货架搬运视为机器人需要执行的任务。为描述货架搬运任务之间的关系以及机器人完成搬运任务自身所消耗的代价,通过引入任务关联函数和任务自身代价函数建立多机器人任务分配模型。采用拍卖算法,以最小化搬运机器人总运动路程为优化目标,设计竞标和中标策略,最终求得最优的任务分配方案。最后,在同样的拣选系统环境中,针对相同的订单信息,利用MATLAB进行对比实验。相较于订单直接拣选策略,即把所有的订单随机分配给搬运机器人,订单分批拣选策略优化了多机器人任务分配结果,可以减短机器人约50%的运动路程,减少机器人约50%的任务货架数量,同时还可以均衡各机器人的任务分配量。另外还对货到人拣选系统的重要参数搬运机器人数量、订单数量和周转货架的储位数进行灵敏度分析。图18幅,表16个,参考文献104篇

基于医药流通行业“货到人”拣选系统的订单处理的关键技术研究

这是一篇关于医药流通行业,“货到人”拣选系统,订单分批,订单分配,仿真的论文, 主要内容为近年来,随着国民医疗水平逐渐提高和人口老龄化程度的加剧,国家针对医药相关政策和体制改革的力度也在逐渐加大。医药流通企业的业务受医药政策的直接影响较大,近年来各医药物流配送中心的订单结构出现了明显转变——逐渐趋于碎片化,进而导致零拣订单的处理量急剧上升。随着设备自动化、智能化的发展,传统“人到货”拣选模式由于低效的作业弊端逐渐被“货到人”的高效拣选模式所替代,因此“货到人”拣选模式的优化问题在医药流通领域的应用中也成为热点研究问题之一。本课题从订单处理角度对“货到人”拣选模式中系统作业优化问题进行了研究,主要完成了如下几方面工作:1.梳理分析医药政策的叠加效应对医药物流配送系统订单结构变化的影响,综合分析由此导致的物流运作过程中亟待解决的问题。提出基于订单业务处理逻辑,将整个复杂的拣选系统合理的切分为上游和下游两个相对独立的子系统,并分别从订单分批和订单分配两方面对两个子系统进行优化的订单处理策略。2.基于医药背景,针对上游子系统——多层穿梭车存储系统中料箱提升机的作业效率瓶颈,难以满足料箱作业出入库需求大幅增加的问题,提出基于医药订单特性EIQ分析的订单粗分批降维处理策略,实现对海量订单数据的粗分批。在结合了降维思想的数据预处理基础上,通过设计改进的K-means聚类算法对订单进行了聚类分批优化,并结合EIQ分析的订单特性对系统实际拣选模式提出了改进意见;3.基于医药背景,针对下游子系统——“货到人”拣选工作站系统中,受限于药品GSP的批次管理要求,针对料箱、订单分配不合理导致拣选台的任务耦合,出现工作效率较低的问题,引入动态规划方式概念。针对多拣选台同步拣选的作业场景,首先采用单拣选台订单迭代优化算法解决拣选过程中的订单、料箱规划问题,并通过Beam Search算法进行解算,基于此在每阶段料箱选择过程中增加统筹料箱动态规划过程,设计针对多个拣选台的料箱分配解耦算法。4.以某医药电商企业为研究实例对文中模型进行仿真验证。对于订单分批问题,通过对模型的训练确定IK占比及相关系数阈值范围,结合python仿真验证本文提出的算法相较于现有作业模式的优化效果;对于医药批次约束背景下的订单分配问题,通过python仿真验证单拣选台订单迭代优化分配算法和多拣选台订单分配解耦算法优化效果的显著性,并采用AutoMod仿真技术根据实际场景建立模型,仿真验证了多拣选台订单分配解耦算法的输出结果——料箱运行轨迹在实际系统运行中,相较于现有模式对系统效率提升的效果,对于企业相关拣选系统实际运行过程中的订单处理策略具有一定的借鉴意义。

基于关联规则的电商大数据挖掘与应用研究

这是一篇关于关联规则算法,数据挖掘,精准推销,拣选优化,订单分批的论文, 主要内容为随着网络、大数据、人工智能等技术的迅猛发展,网上购物已经成为人们主要的消费行为,消费者对电商的商品质量、交付时限要求越来越高。同时,电商为提升市场竞争力,除提高服务质量外,还得迎合消费者的喜好、购物行为,进而实行精准推销,快速交付。因此,如何抓住消费者的行为、喜好,并进行商品精准推荐;如何优化拣选作业,缩短购物交付时限将成为电商提高经营效率、增长营销利润、强化竞争优势的关键和难点,也是学者们研究的热点。本文在对电商需求分析的基础上,针对电商强化竞争优势的难题,以电商购物大数据为研究对象,利用大数据挖掘、关联规则算法等方法,对消费者消费行为进行分析与研究,对关联规则应用领域进行拓展。针对电商行业在精准推销、仓储货位分配优化与订单分配优化三个重要问题,提出一种结合RFM(Recency Frenquency Monetary)顾客价值分析模型、K-means聚类分析与FP-Growth(Frequent Pattern Growth)算法相结合的同类顾客关联规则挖掘优化方案,将设计方案部署在Spark平台中进行实验,验证方案的可行性与Spark计算框架下大数据挖掘优势。在目前电商对于货位分配与订单分批方案相关应用研究的基础上展开研究,首先对顾客的购物信息进行提取,然后顾客的相关信息进行关联分析,商品间的关联度指标与商品组合购买频率紧密关联,最后将分析结果与关联度用于货位分配方案与订单分拣方案的设计之中。结果表明,研究方法和设计方案达到设计要求,对电商企业有一定的借鉴价值。本文主要成果如下:(1)通过关联规则挖掘后发现,仅使用关联规则的商品推荐问题忽视了顾客特性,设计的商品推荐系统精准度一般。本文通过聚类算法,并结合RFM模型来挖掘相似消费群体,在同一个消费群体中使用FP-Growth算法挖掘关联规则,再通过Spark平台加速挖掘过程。实验表明,通过聚类分析后的关联规则对于客户推荐针对性得到加强,并且Spark平台的计算能力十分强大,计算效率得到提升。(2)通过商品关联度优化和商品购买频率建立货位优化模型,以总分拣距离最小为目标,购买频次越高并且相互关联性越高的商品近距离存储,以提高拣选效率。而分拣订单优化模型的基础是使用了该货位布局优化方案,商品关联度与商品货位分配相关,这样订单中有相同或关联度高的商品,将关联订单分配给同一批次分拣作业,能够有效提高分拣作业效率。

基于订单分批的多AGV路径规划与避障研究

这是一篇关于订单分批,任务均衡,路径规划及避障,改进粒子群算法,改进A*算法的论文, 主要内容为随着社会的发展和城市经济的飞速进步,电商行业扮演着越来越重要的角色,订单逐渐趋向于数量大,品种多,批量小,碎片化,高时效等特点,对现代化仓储系统的订单处理能力提出了更高的要求。本文研究“货到人”AGV拣选模式下的基于订单分批的多AGV路径规划与避障的问题,具体研究内容如下:首先对订单分批问题进行研究,以所有批次拣选订单所需要的货箱搬运总次数最小为目标函数,建立数学模型。为提高算法种群的多样性,设计改进PSO算法,根据粒子的适应度值对粒子进行K均值聚类,保存较多的优良性群体位置来提高粒子的搜索能力;然后采用一定规则的交叉和变异算子用于增加粒子的多样性,从而避免算法过早收敛而陷入局部最优解。结果表明:与一般粒子群算法对比,改进PSO算法计算货箱搬运总次数有明显的减少,且通过三种规模的数据对改进PSO算法优化性能进行验证,最终降低了粒子寻找出现局部最优解的概率,尤其在大规模数据算法对比结果中,改进PSO算法的有效性更加突出。然后,在订单分批的基础上,设计一种基于AGV任务均衡与路径优化的联合优化模型。以同一批次中不同AGV拣取任务的最长距离和最短距离之差的绝对值最小为目标函数,建立数学模型,针对MOPSO算法在多目标优化问题中收敛差,容易陷入局部最优的问题,设计改进MOPSO算法并进行优化求解。结果表明:相对于遗传算法和传统粒子群算法,改进MOPSO算法算法性能更稳定,求解得到的拣货路径和拣货距离也更优,更适合该模型的求解。在不同的算例中,与订单分批拣选方案目标函数值减少了 1.77%,拣货总距离减少了 1.6%,且验证了改进MOPSO算法的收敛性能更加平稳。最后研究了多AGV路径规划与避障的问题。考虑AGV行驶的转弯时间和避障策略,以AGV行驶时间最短为总目标,建立多AGV行驶的路径规划模型,设计了加入时间因子的改进A*算法进行求解。结果表明:对比AGV在4个方向和8个方向的移动条件下,同一环境中多AGV路径规划与避障时间有所减少,考虑AGV的转弯时间后,改进的A*算法策略可节约更多的时间,效率更高,更适合解决多AGV路径规划与避障的问题。本文的研究实现了提高AGV路径规划时间与效率,结合前两章的研究,结果表明能够大规模的减少运营成本,提高仓储系统的订单处理能力。

基于订单分批的多AGV路径规划与避障研究

基于关联规则的电商大数据挖掘与应用研究

穿梭车仓储系统的订单分批及路径优化问题研究

这是一篇关于穿梭车仓储系统,订单分批,路径优化,遗传算法,离散粒子群优化算法的论文, 主要内容为电子商务的繁荣推动了仓储物流行业的发展。仓储的效率、质量和成本对电商企业至关重要,新型的自动化仓储系统不断被引入到电商企业。穿梭车仓储系统是一种新兴的自动化仓储系统,由穿梭车和提升机搭配完成料箱的出入库任务,可以实现“货到人”的订单拣选,适用于多品种、小批量的电商仓储需求。如何提高穿梭车仓储系统的效率是需要深入研究的重要问题。以穿梭车仓储系统的订单拣选为研究对象,对系统的设备构成及工作流程进行了分析。为了提高拣选效率,从订单分批和路径优化两个方面进行研究。(1)在订单拣选时,料箱的出入库频率是影响拣选效率的关键因素之一。以最小化料箱的总出库次数为目标,建立了订单分批优化模型,并设计了改进的遗传算法求解模型。通过仿真对比,验证了订单分批优化可以有效降低料箱的出库次数,进而提高拣选效率。(2)对于单个巷道内的出入库作业,将入库任务和出库任务进行合理搭配构成复合作业,可以减少完成所有任务的总时间。以最小化完成一批任务的总时间为目标,建立复合作业路径优化模型,并设计了改进的离散粒子群优化算法求解模型。通过仿真对比,验证了复合作业路径优化可以缩短出入库任务的总时间,提高了出入库效率。研究结果为应用穿梭车仓储系统的电商企业提供了订单分批和路径优化的策略,对提高拣选效率、降低拣选成本具有重要意义。