本发明专利技术涉及一种基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化方法，包括导入订单数据并进行预处理，其中所述订单数据包括订单号及货位编码；根据所述订单数据预设每个拣货单包含的订单数量，并根据订单号及货位编码确定距离矩阵；根据距离矩阵通过自定义循点聚簇算法确定最优拣货路径，其中最优拣货路径为所有拣货单总路径之和最小；根据最优拣货路径生成拣货单。本发明专利技术通过路径优化后的拣货线路尽可能的把货位临近的订单分配在一起进行拣选，使每个拣货人员所需要拣货的货架都尽量集中，并将拣货单包含的所有货品按照货柜顺序依次寻找并按照订单号分类，拣货人员只需要行走一次，尽可能减少所有拣货人员总的拣货路径，提升仓库拣货整体效率。拣货整体效率。拣货整体效率。
【技术实现步骤摘要】
基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化方法及系统
[0001]本专利技术涉及仓储物流
，尤其是指一种基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化方法及系统。
技术介绍
[0002]在电商物流仓库中，货物分布在不同的货架中，当消费者在电商平台下单购物后，订单会流入到仓库系统中由仓库人员开始拣货。作为订单处理核心环节的拣货作业在仓库作业中耗时最长、耗力最多，行走距离会极大的直接影响到拣货人员的拣货效率。当订单数量比较大时，仓库会将多个订单合并为一个拣货单一起进行拣货，但传统的仓库拣货方法通常是按照订单去找齐订单所有货品再处理下一个订单，这就使拣货人员大量重复经过相同货柜，增加了拣货总路径，导致拣货效率低下。
[0003]因此，迫切需要提出一种仓库拣货路径优化方法以解决上述存在的技术问题。
技术实现思路
[0004]为此，本专利技术所要解决的技术问题在于克服现有技术中存在的拣货总路程长、拣货效率低的问题，提出一种基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化方法及系统。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化方法，包括以下步骤：
[0006]S1、导入订单数据并进行预处理，其中所述订单数据包括订单号及货位编码；
[0007]S2、根据所述订单数据预设每个拣货单包含的订单数量，并根据订单号及货位编码确定距离矩阵；
[0008]S3、根据距离矩阵通过自定义循点聚簇算法寻找簇点，判断簇点的数量是否达到拣货单的订单数量，若判断为是，则通过每个聚簇完成的簇团生成单个拣货单的拣货路径，若判断结果为否，则一次补满拣货单的订单数量的簇点，通过每个聚簇完成的簇团生成单个拣货单的拣货路径；
[0009]S4、根据所有拣货路径计算得到最优拣货路径，根据最优拣货路径生成拣货单，其中最优拣货路径为所有拣货单总路径之和最小。
[0010]在本专利技术的一个实施例中，所述S1中导入订单数据通过读取包含订单号及货位编码的文件，其中，订单数据中每个订单号都包含至少一个货品，每个货品对应一个货柜号，货位编码表示货品位置信息。
[0011]在本专利技术的一个实施例中，所述S1中对订单数据进行预处理的方法包括：
[0012]每个拣货人员的拣货距离为需要经过的最大货位编码减去最小货位编码。
[0013]对每个订单号都只保留多个货品中对应货位编码的最大值和最小值，若订单只有一个货品，则其最大值和最小值相同。
[0014]在本专利技术的一个实施例中，所述S2中根据所述订单数据预设每个拣货单包含的订单数量的方法包括：
[0015]预设每个拣货单包含的订单数量，其中，每份订单数据生成m个拣货单，每个拣货单包含n个订单。
[0016]在本专利技术的一个实施例中，所述S2中根据订单号及货位编码确定距离矩阵的方法包括：
[0017]距离矩阵包括订单号、最大货位编码和最小货位编码，将距离矩阵表示成坐标为最大货位编码和最小货位编码的二维坐标图，其中每个拣货单的拣货路径为其包含的n个订单所有的货位编码中最大货位编码减去最小货位编码的值。
[0018]在本专利技术的一个实施例中，所述S3中使用自定义循点聚簇算法生成拣货路径的方法包括：
[0019]S31、每个拣货单的总路径为其包含的n个订单的所有货位编码中最大货位编码减去最小货位编码的值；
[0020]S32、自定义循点聚簇算法使用欧氏距离在上一个找到的点的右下方寻找距其最近的点聚簇，再根据新找到的点重复以上步骤，直到找满n个点结束；
[0021]S33、使用自定义循点聚簇算法找到所有满足条件的簇，其中满足条件的簇的特征均是第一个点为起始点，其余n
‑
1个点均在起始点的右下方，若在循点聚簇过程中某个点右下方没有满足条件的点，即寻找不满n个点，则从最后一个找到的点的周围按照欧氏距离寻找最近的点并排序，一次补满n个点；
[0022]S34、每个聚簇完成的簇团，簇团所有点坐标中最大货位编码和最小货位编码的差值为单个拣货单的拣货路径，簇团包含的所有点即为对应的拣货单的所有订单号；
[0023]S35、所有拣货单拣货路径之和为总的拣货路径，根据总的拣货路径确定最优拣货路径。
[0024]在本专利技术的一个实施例中，所述S32中欧氏距离为其中，x1和y1分别为第1个订单号的最小货位编码和最大货位编码，x2和y2分别为第2个订单号的最小货位编码和最大货位编码，并且其始终向起始点的右下方聚簇。
[0025]此外，本专利技术还提供一种基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化系统，包括：
[0026]数据处理模块，所述数据处理模块用于导入订单数据并进行预处理，其中所述订单数据包括订单号及货位编码；
[0027]距离矩阵确定模块，根据所述订单数据预设每个拣货单包含的订单数量，所述距离矩阵确定模块用于根据订单号及货位编码确定距离矩阵；
[0028]自定义循点聚簇模块，所述自定义循点聚簇模块用于根据距离矩阵通过自定义循点聚簇算法寻找簇点，判断簇点的数量是否达到拣货单的订单数量，若判断为是，则通过每个聚簇完成的簇团生成单个拣货单的拣货路径，若判断结果为否，则一次补满拣货单的订单数量的簇点，通过每个聚簇完成的簇团生成单个拣货单的拣货路径；
[0029]拣货单生成模块，所述拣货单生成模块用于根据所有拣货路径计算得到最优拣货路径，根据最优拣货路径生成拣货单，其中最优拣货路径为所有拣货单总路径之和最小。
[0030]在本专利技术的一个实施例中，所述距离矩阵确定模块根据订单号及货位编码确定距离矩阵的方法包括：
[0031]距离矩阵包括订单号、最大货位编码和最小货位编码，将距离矩阵表示成坐标为
最大货位编码和最小货位编码的二维坐标图，其中每个拣货单的拣货路径为其包含的n个订单所有的货位编码中最大货位编码减去最小货位编码的值。
[0032]在本专利技术的一个实施例中，所述自定义循点聚簇模块使用自定义循点聚簇算法生成拣货路径的方法包括：
[0033]每个拣货单的总路径为其包含的n个订单的所有货位编码中最大货位编码减去最小货位编码的值；
[0034]自定义循点聚簇算法使用欧氏距离在上一个找到的点的右下方寻找距其最近的点聚簇，再根据新找到的点重复以上步骤，直到找满n个点结束；
[0035]使用自定义循点聚簇算法找到所有满足条件的簇，其中满足条件的簇的特征均是第一个点为起始点，其余n
‑
1个点均在起始点的右下方，若在循点聚簇过程中某个点右下方没有满足条件的点，即寻找不满n个点，则从最后一个找到的点的周围按照欧氏距离寻找最近的点并排序，一次补满n个点；
[0036]每个聚簇完成的簇团，簇团所有点坐标中最大货位编码和最小货位编码的差值为单个拣货单的拣货路径，簇团包含的所有点即为对应的拣货单的所有订单号；
[0037]所有拣货单拣货路径之和为总的拣货路径，根据总的拣货路径确定最优拣货路径。
[0038]本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、导入订单数据并进行预处理，其中所述订单数据包括订单号及货位编码；S2、根据所述订单数据预设每个拣货单包含的订单数量，并根据订单号及货位编码确定距离矩阵；S3、根据距离矩阵通过自定义循点聚簇算法寻找簇点，判断簇点的数量是否达到拣货单的订单数量，若判断为是，则通过每个聚簇完成的簇团生成单个拣货单的拣货路径，若判断结果为否，则一次补满拣货单的订单数量的簇点，通过每个聚簇完成的簇团生成单个拣货单的拣货路径；S4、根据所有拣货路径计算得到最优拣货路径，根据最优拣货路径生成拣货单，其中最优拣货路径为所有拣货单总路径之和最小。2.根据权利要求1所述的基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化方法，其特征在于，所述S1中导入订单数据通过读取包含订单号及货位编码的文件，其中，订单数据中每个订单号都包含至少一个货品，每个货品对应一个货柜号，货位编码表示货品位置信息。3.根据权利要求1所述的基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化方法，其特征在于，所述S1中对订单数据进行预处理的方法包括：每个拣货人员的拣货距离为需要经过的最大货位编码减去最小货位编码。对每个订单号都只保留多个货品中对应货位编码的最大值和最小值，若订单只有一个货品，则其最大值和最小值相同。4.根据权利要求3所述的基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化方法，其特征在于，所述S2中根据所述订单数据预设每个拣货单包含的订单数量的方法包括：预设每个拣货单包含的订单数量，其中，每份订单数据生成m个拣货单，每个拣货单包含n个订单。5.根据权利要求4所述的基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化方法，其特征在于，所述S2中根据订单号及货位编码确定距离矩阵的方法包括：距离矩阵包括订单号、最大货位编码和最小货位编码，将距离矩阵表示成坐标为最大货位编码和最小货位编码的二维坐标图，其中每个拣货单的拣货路径为其包含的n个订单所有的货位编码中最大货位编码减去最小货位编码的值。6.根据权利要求1或5所述的基于自定义循点聚簇的仓库拣货路径优化方法，其特征在于，所述S3中使用自定义循点聚簇算法生成拣货路径的方法包括：S31、每个拣货单的总路径为其包含的n个订单的所有货位编码中最大货位编码减去最小货位编码的值；S32、自定义循点聚簇算法使用欧氏距离在上一个找到的点的右下方寻找距其最近的点聚簇，再根据新找到的点重复以上步骤，直到找满n个点结束；S33、使用自定义循点聚簇算法找到所有满足条件的簇，其中满足条件的簇的特征均是第一个点为起始点，其余n
‑
1个点均在起始点的右下方，若在循点聚簇过程中某个点右下方没有满足条件的点，即寻找不满n个点，则从最后一个找到的点的周围按照欧氏距离寻找最近的点并排序，一次补满n个点；S34、每个聚簇完成的簇团...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘洋，顾成远，谷稳，
申请(专利权)人：江南大学，
类型：发明
国别省市：
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