一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，包括：对货物和货位进行ABC分类，将存储空间分为多个仓储区，确定各类货物的存储位置；将入库订单定义为寄居蟹，货位定义为保护壳，在保护壳中嵌入货位的物理属性和目标值计算函数；无保护壳寄居蟹集合中选择一部分寄居蟹进行分配保护壳操作；在有保护壳寄居蟹集合中选择部分寄居蟹在既定的保护壳顺序上进行游走，将最优的壳分配给最优的蟹；评价当前货位分配的结果，同时根据当前优化分配结果的状态更新停止标志；重复步骤，保存货位分配优化结果。该方法考虑了货架的稳定性和立体仓库的出入库效率，能够在合理的时间内实现中大型立体仓库的入库订单货位优化，提升仓库的作业效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法
本专利技术涉及立体仓库仓储
，特别是一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法。
技术介绍
随着社会经济高速发展，物流系统面临着巨大的转型压力，传统的仓储技术效率低、空间利用率低下且耗费人力。此时，自动存取仓库应运而生，解决了传统仓储系统的诸多不足。由于缺乏精细运营的理念，许多立体仓库的运行成本高昂。其中重要的原因之一就是货位分配不合理导致的立体仓库效率降低，运营成本升高。货位分配的合理程度很大程度决定仓库管理的精细度和物料响应生产加工的速度。过往许多立体仓库仍然依靠仓库员的经验管理，在库存量大时，经常出现随机存储、出入库速度缓慢、空间利用率低的问题。为了解决这个问题，许多研究者采用群智能优化算法(中国授权专利CN110991754B)和其他元启发式算法(中国公开专利CN112100861A)。这些优化方法在求解大规模货位分配虽然能够取得较好的效果，但求解需要消耗大量的计算时间和计算资源。导致了这些方法实效性较差，且实用性不强。而且群智能方法会随着问题规模的增大，算法的效率和求解质量将会变得更差。就大规模货位分配问题，目前还没有快速有效的优化方法。针对当前货位分配优化方法的不足，本专利技术提出的一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法能够在较短快速实现立体仓库中的货位分配，保证货位分配优化的实效性和实用性。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，以解决上述现有技术无法快速实现大中型立体仓库货位分配的问题，提升立体仓库的运作精细度、提升效率。本专利技术提供的一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，包括：步骤1：基于货物出入库频次信息将货物进行ABC分类，并将货位按照堆垛机从出/入库达到该货位的时间进行ABC分析，并结合仓库需求将存储空间分为多个仓储区，同时根据分区数量确定各类货物的存储位置；步骤2：将入库订单定义为寄居蟹，货位定义为保护壳，在保护壳中嵌入货位的物理属性和目标值计算函数；在寄居蟹中则嵌入货物属性信息，并初始化已分配货位订单集合和未分配货位订单集合，分别定义为有保护壳寄居蟹集合和无保护壳寄居蟹集合；完成可用货位初始化、入库订单信息初始化和算法定义说明环节；步骤3：在无保护壳寄居蟹集合中选择一部分寄居蟹进行分配保护壳操作，即给无保护壳寄居蟹分配一个保护壳，若寄居蟹的ABC分类等级优于或等于保护壳的ABC分类等级，则确认此次分配，并更新有保护壳寄居蟹集合和无保护壳寄居蟹集合；反之则对下一只无保护壳寄居蟹进行操作，循环操作直至被选选中的无保护壳寄居蟹全部进行了一次分配操作，若无保护壳寄居蟹集合为空，则进行步骤4；步骤4：在有保护壳寄居蟹集合中选择一部分寄居蟹在既定的保护壳顺序上进行游走，将已分配保护壳的寄居蟹分成货位等级与货位等级相匹配和货位等级与货位等级不相匹配两大类，其中，对于等级匹配的寄居蟹，采取levy飞行游走策略，而对于等级不匹配的寄居蟹则采用随机选择大步长游走策略；每只寄居蟹游走的下一位置，可能是另一只寄居蟹，也可能是空的保护壳，通过对比竞争函数值进行交换，将最优的壳分配给最优的蟹；若有保护壳寄居蟹的集合为空，则转入停止标志位处理环节；步骤5：若有保护壳寄居蟹集合不为空，评价当前货位分配的结果，同时根据当前优化分配结果的状态，更新停止标志；步骤6：重复步骤3至步骤5直到程序停止，保存货位分配优化结果。本专利技术与现有技术相比，其能够实现的有益效果至少如下：(1)克服了传统智能优化方法针对大中型立体仓库优化时间长、容易陷入局部最优的解的问题，能够在较短的时间内获得优于传统智能优化方法的解；(2)本专利技术的优化目标兼顾了仓库效率和货架的平稳性，且设计了可变权重，调节不同目标的重要程度；(3)根据货位分配的结果动态地进行局部搜索和全局搜索，能够提升优化效果，减少货位错放现象；(4)设计了竞争函数和竞争机制，加速了算法的收敛，提高求解速度；(5)便于实现立体仓库实时入库优化，提升仓库效率、降低仓库运行成本；(6)相比于常用的遗传算法有较好的实用性和时效性，因此本专利技术有较大的实用价值和应用价值。附图说明图1是本专利技术一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配的方法流程图。图2是本专利技术一种一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法的货位分配原则示意图。图3是本专利技术一种一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法的初始化过程与寄居蟹游走示意图。图4是本专利技术一种一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法的寄居蟹游走示意图。图5是本专利技术一种一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法的寄居蟹竞争示意图。图6是本专利技术一种一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法的寄居蟹算法求解流程图。具体实施方式为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都是本专利技术保护的范围。传统的智能优化在大规模组合优化问题上的表现差强人意，虽然智能算法在连续优化问题上取得了较好的成绩，但在离散问题上仍然有很多问题亟待解决。在这种情况下，大规模离散组合优化问题倾向于采用基于规则的方法快速求解，本专利技术通过模仿自然界寄居蟹寻找合适保护壳的行为来求解货位优化问题。本专利技术提供的一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，包括以下步骤：步骤1：基于货物出入库频次信息将货物进行ABC分类，并将货位按照堆垛机从出/入库达到该货位的时间进行ABC分析，并将存储空间根据仓库实际需求分为多个仓储区域，并确定各类货物的存储位置；ABC分析方法划分仓储区域数量在3-5时仓库的作业效率和空间利用率更高。为了避免仓库内分区过多，在本专利技术其中一个实施例中，将分区数设定为3。并将货物划分为三类，分别确定每类货物的仓储区域。步骤2：将入库订单定义为寄居蟹，货位定义为保护壳，在货位(保护壳)中嵌入货位的物理属性和目标值计算函数，加速算法的求解速度；对于入库订单(寄居蟹)中则嵌入货物属性信息，并初始化有保护壳寄居蟹集合和无保护壳寄居蟹集合，分别定义为已分配货位订单集合和未分配货位订单集合；完成可用货位初始化、入库订单初始化和算法定义说明环节；步骤3：在无保护壳寄居蟹集合中选择一部分寄居蟹进行分配保护壳操作，即给无保护壳寄居蟹分配一个保护壳(货位)。若寄居蟹ABC分类等级优于或等于保护壳ABC分类等级，则直接确认此次分配，否则随机生成一个[0,1]间的数与既定阈值比较，根据比较结果确认分配。然后，更新有保护壳寄居蟹集合(已分配货位订单集合)和无保护壳寄居蟹集合(未分配货位订单集合)；反之则对下一只无保护壳寄居蟹进行操作。循环操作直至被选选中的无壳寄居蟹全部进行了一次分配操作。若无保本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/n步骤1：基于货物出入库频次信息将货物进行ABC分类，并将货位按照堆垛机从出/入库达到该货位的时间进行ABC分析，并结合仓库需求将存储空间分为多个仓储区，同时根据分区数量确定各类货物的存储位置；/n步骤2：将入库订单定义为寄居蟹，货位定义为保护壳，在保护壳中嵌入货位的物理属性和目标值计算函数；在寄居蟹中则嵌入货物属性信息，并初始化已分配货位订单集合和未分配货位订单集合，分别定义为有保护壳寄居蟹集合和无保护壳寄居蟹集合；完成可用货位初始化、入库订单信息初始化和算法定义说明环节；/n步骤3：在无保护壳寄居蟹集合中选择一部分寄居蟹进行分配保护壳操作，即给无保护壳寄居蟹分配一个保护壳，若寄居蟹的ABC分类等级优于或等于保护壳的ABC分类等级，则确认此次分配，并更新有保护壳寄居蟹集合和无保护壳寄居蟹集合；反之则对下一只无保护壳寄居蟹进行操作，循环操作直至被选选中的无保护壳寄居蟹全部进行了一次分配操作，若无保护壳寄居蟹集合为空，则进行步骤4；/n步骤4：在有保护壳寄居蟹集合中选择一部分寄居蟹在既定的保护壳顺序上进行游走，将已分配保护壳的寄居蟹分成货位等级与货位等级相匹配和货位等级与货位等级不相匹配两大类，其中，对于等级匹配的寄居蟹，采取levy飞行游走策略，而对于等级不匹配的寄居蟹则采用随机选择大步长游走策略；每只寄居蟹游走的下一位置，可能是另一只寄居蟹，也可能是空的保护壳，通过对比竞争函数值进行交换，将最优的壳分配给最优的蟹；若有保护壳寄居蟹的集合为空，则转入停止标志位处理环节；/n步骤5：若有保护壳寄居蟹集合不为空，评价当前货位分配的结果，同时根据当前优化分配结果的状态，更新停止标志；/n步骤6：重复步骤3至步骤5直到程序停止，保存货位分配优化结果。/n...

【技术特征摘要】
1.一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1：基于货物出入库频次信息将货物进行ABC分类，并将货位按照堆垛机从出/入库达到该货位的时间进行ABC分析，并结合仓库需求将存储空间分为多个仓储区，同时根据分区数量确定各类货物的存储位置；
步骤2：将入库订单定义为寄居蟹，货位定义为保护壳，在保护壳中嵌入货位的物理属性和目标值计算函数；在寄居蟹中则嵌入货物属性信息，并初始化已分配货位订单集合和未分配货位订单集合，分别定义为有保护壳寄居蟹集合和无保护壳寄居蟹集合；完成可用货位初始化、入库订单信息初始化和算法定义说明环节；
步骤3：在无保护壳寄居蟹集合中选择一部分寄居蟹进行分配保护壳操作，即给无保护壳寄居蟹分配一个保护壳，若寄居蟹的ABC分类等级优于或等于保护壳的ABC分类等级，则确认此次分配，并更新有保护壳寄居蟹集合和无保护壳寄居蟹集合；反之则对下一只无保护壳寄居蟹进行操作，循环操作直至被选选中的无保护壳寄居蟹全部进行了一次分配操作，若无保护壳寄居蟹集合为空，则进行步骤4；
步骤4：在有保护壳寄居蟹集合中选择一部分寄居蟹在既定的保护壳顺序上进行游走，将已分配保护壳的寄居蟹分成货位等级与货位等级相匹配和货位等级与货位等级不相匹配两大类，其中，对于等级匹配的寄居蟹，采取levy飞行游走策略，而对于等级不匹配的寄居蟹则采用随机选择大步长游走策略；每只寄居蟹游走的下一位置，可能是另一只寄居蟹，也可能是空的保护壳，通过对比竞争函数值进行交换，将最优的壳分配给最优的蟹；若有保护壳寄居蟹的集合为空，则转入停止标志位处理环节；
步骤5：若有保护壳寄居蟹集合不为空，评价当前货位分配的结果，同时根据当前优化分配结果的状态，更新停止标志；
步骤6：重复步骤3至步骤5直到程序停止，保存货位分配优化结果。


2.根据权利要求1中所述的一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，其特征在于，货物入库遵循下重上轻、分散存储、取货时间最短的原则。


3.根据权利要求1中所述的一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，其特征在于，步骤1中，将存储空间分为3个仓储区，且货物的种类有3种，进行货物ABC分类时，将仓库内按货物上一统计时期的出入库频率统计数值的排序结果的前20％的货物归为A类货物、排序在20％-40％的货物划归为B类货物，剩余部分称为C类货物；进行货位ABC分类时，将根据堆垛机从出/入库平台到达该货位所需的时间进行排序的排序结果的前20％的货位定义为A类货位，排序在20％-40％的货位定义为B类货位，其他的为C类货位。


4.根据权利要求3中所述的一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，其特征在于，堆垛机从出/入库平台到达货位位置的时间采取曼哈顿距离计算，即在堆垛机水平和垂直方向上运动花费时间取极大值。


5.根据权利要求1中所述的一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，其特征在于，步骤2中的仓库货位和入库订单信息初始化，优化过程中仅使用仓库剩余货位，初始化具体如下：
所述入库订单信息初始化，将入库订单整合成相同物料的托盘存储单元，并对入库托盘进行编码、映射相应的物料和数量，并在优化程序中载入物料的属性信息，包含但不限于物料的历史出入库频率、物料单位质量、物料的分类等级；
可用货位初始化，从获取的仓库状态信息中，筛选出空货位的信息，并对保护壳类载入空货位的物理信息，包含但不限于空货位的重心高度、货位尺寸、堆垛机到达时间。


6.根据权利要求1中所述的一种基于寄居蟹算法的立体仓库货位分配方法，其特征在于，步骤3中给无保护壳的寄居蟹在分配保护壳过程中，采取分类概率策略，尽可能地将货物分配到相应等级的货位上，...

【专利技术属性】
技术研发人员：姚锡凡，黄鹏，曾中荣，
申请(专利权)人：华南理工大学，广东世创金属科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44