仓库群划分方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质技术方案

本发明专利技术提出一种仓库群划分方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。其中，方法包括：对待划分的仓库群进行聚类处理；基于预先构建的约束条件数学模型和目标函数，对聚类处理的仓库群进行划分，获取仓库群划分方案；其中，所述目标函数是基于集货效率最优构建的。通过对仓库群分区问题设置符合实际的约束条件，并构建对应的约束条件数学模型，设计以集货效率最优为目标的函数，这样，基于上述约束条件数学模型和目标函数输出的仓库群划分方案，科学客观且仓储效率高。观且仓储效率高。观且仓储效率高。

【技术实现步骤摘要】
仓库群划分方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质


[0001]本专利技术属于仓储物流
，尤其涉及一种仓库群划分方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]目前烟草仓库的库区划分与出入库方案都是依靠人工决策执行。物流部门采取随机分配加经验分配的货位分配策略，短期来看实现了入库流程的优化、缩短了入库的时间，但长期来看这种货位分配策略存在许多可以改善的空间。
[0003]首先，随机分配加经验分配的策略并不一定能够提高入库的效率。随机分配往往会出现“见缝插针”的现象，从入库的角度讲，短期遵循了“就近原则”。操作人员感知到的“近”只是经验判断，这个判断结果可能不科学。在一辆车运输一种等级的情况下，依靠经验的可靠性会高一些，但是当涉及到一辆车装运有多种等级的原料时，这样的问题类似于“旅行商问题”，会更加复杂，仅仅依靠主观经验想要在短时间内找到最近最合适的货位是几乎不可能的。
[0004]其次，随机分配导致了同一等级的原料存储在多个仓库和多个库区，虽然根据镜像处理的设计要求，同一等级的原料需要存放在不同的仓库以此来降低杀虫对于原料供应的影响，但是合理的镜像处理最多将同一等级的原料存放在同一库区的2
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3个仓库，货位随机分配很容易出现存储同一等级的原料仓库超过3个的情况，这就导致了原料在出库时，很可能会出现跨库区、跨多仓库的情况，直接降低了出库的效率，同时还增加了人力物力。

技术实现思路

[0005]为解决上述技术问题，本专利技术提出一种仓库群划分方法的技术方案，能够通过基于集货效率最优构建的目标函数来输出仓库群划分方案，仓库群的划分更加客观，且提高仓储效率。
[0006]本专利技术第一方面公开了一种仓库群划分方法；所述方法包括：
[0007]步骤S1、对待划分的仓库群进行聚类处理；
[0008]步骤S2、基于预先构建的约束条件数学模型和目标函数，对聚类处理的仓库群进行划分，获取仓库群划分方案；
[0009]其中，所述目标函数是基于集货效率最优构建的。
[0010]根据本专利技术第一方面的方法，在所述步骤S1中，所述对待划分的仓库群进行聚类处理，包括：
[0011]预先指定若干个初始聚类中心；
[0012]根据仓库货位信息以及原料属性信息，计算仓库对象与聚类中心之间的欧氏距离；
[0013]根据计算的欧式距离，将仓库群中的仓库对象分配到各聚类中心所对应的簇中；
[0014]将每个簇中的仓库对象的平均值作为新的聚类中心，以进行下一次迭代，直到聚
类中心不再变化或者达到预设的最大的迭代次数停止。
[0015]根据本专利技术第一方面的方法，所述约束条件数学模型是按照设定的约束条件构建的，所述约束条件包括：
[0016]车型k的车辆q到达节点i的装载总重量不超过该车型上限；
[0017]车型k的车辆q到达节点i的装载总体积不超过该车型上限的指定比例；
[0018]客户的货物类型满足提货车型k的货物类型；
[0019]车辆从节点i到达节点j的时间满足客户的硬时间窗；
[0020]单件货物的长宽高分别小于提货车型k的长宽高。
[0021]根据本专利技术第一方面的方法，所述目标函数是基于集货效率最优及配送成本最优构建的。
[0022]根据本专利技术第一方面的方法，所述目标函数包括：第一目标函数和第二目标函数；其中，
[0023]所述第一目标函数基于集货效率最优及配送成本最优构建；
[0024]所述第二目标函数基于仓储的货位关联性最优构建；
[0025]相应地，基于所述约束条件数学模型、所述第一目标函数和第二目标函数对聚类处理的仓库群进行划分，获取仓库群划分方案。
[0026]根据本专利技术第一方面的方法，所述仓库群划分方案包括：库区划分方案和货位物料存放方案。
[0027]根据本专利技术第一方面的方法，所述基于所述约束条件数学模型、所述第一目标函数和第二目标函数对聚类处理的仓库群进行划分，获取仓库群划分方案，包括：
[0028]根据仓库群的聚类处理结果，计算不同的库区划分下所有聚类中心的误差平方和SSE之和；
[0029]在SSE之和出现拐点时选择拐点处的候选库区划分方案；
[0030]基于所述约束条件数学模型从候选库区划分方案中选出使得所述第一目标函数最优的库区划分方案；
[0031]利用穷举法对库区内的货位进行排布，选出使得所述第二目标函数最优的货位物料存放方案。
[0032]本专利技术第二方面公开了一种仓库群划分系统；所述系统包括：
[0033]第一处理模块，被配置为，对待划分的仓库群进行聚类处理；
[0034]第二处理模块，被配置为，基于预先构建的约束条件数学模型和目标函数，对聚类处理的仓库群进行划分，获取仓库群划分方案；其中，所述目标函数是基于集货效率最优构建的。
[0035]根据本专利技术第二方面的系统，所述第一处理模块具体被配置为，预先指定若干个初始聚类中心；根据仓库货位信息以及原料属性信息，计算仓库对象与聚类中心之间的欧氏距离；根据计算的欧式距离，将仓库群中的仓库对象分配到各聚类中心所对应的簇中；将每个簇中的仓库对象的平均值作为新的聚类中心，以进行下一次迭代，直到聚类中心不再变化或者达到预设的最大的迭代次数停止。
[0036]根据本专利技术第二方面的系统，所述第二处理模块包括：
[0037]第一处理单元，被配置为，按照设定的约束条件，构建对应的约束条件数学模型；
[0038]第二处理单元，被配置为，基于集货效率最优，构建所述目标函数；
[0039]第三处理单元，被配置为，基于所述约束条件数学模型和目标函数，对聚类处理的仓库群进行划分，获取仓库群划分方案。
[0040]根据本专利技术第二方面的系统，所述第二处理单元具体被配置为，基于集货效率最优及配送成本最优，构建所述目标函数。
[0041]根据本专利技术第二方面的系统，所述目标函数包括：第一目标函数和第二目标函数；
[0042]相应地，所述第二处理单元具体被配置为，基于集货效率最优及配送成本最优构建所述第一目标函数；基于仓储的货位关联性最优构建所述第二目标函数；
[0043]相应地，所述第三处理单元具体被配置为，基于所述约束条件数学模型、所述第一目标函数和第二目标函数对聚类处理的仓库群进行划分，获取仓库群划分方案。
[0044]根据本专利技术第二方面的系统，所述仓库群划分方案包括：库区划分方案和货位物料存放方案。
[0045]根据本专利技术第二方面的系统，所述第三处理单元具体被配置为，根据仓库群的聚类处理结果，计算不同的库区划分下所有聚类中心的误差平方和SSE之和；在SSE之和出现拐点时选择拐点处的候选库区划分方案；基于所述约束条件数学模型从候选库区划分方案中选出使得所述第一目标函数最优的库区划分方案；利用穷举法对库区内的货位进行排布，选出使得所述第二目标函数最优的货位物料存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种仓库群划分方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1、对待划分的仓库群进行聚类处理；步骤S2、基于预先构建的约束条件数学模型和目标函数，对聚类处理的仓库群进行划分，获取仓库群划分方案；其中，所述目标函数是基于集货效率最优构建的。2.根据权利要求1所述的一种仓库群划分方法，其特征在于，所述对待划分的仓库群进行聚类处理，包括：预先指定若干个初始聚类中心；根据仓库货位信息以及原料属性信息，计算仓库对象与聚类中心之间的欧氏距离；根据计算的欧式距离，将仓库群中的仓库对象分配到各聚类中心所对应的簇中；将每个簇中的仓库对象的平均值作为新的聚类中心，以进行下一次迭代，直到聚类中心不再变化或者达到预设的最大的迭代次数停止。3.根据权利要求2所述的一种仓库群划分方法，其特征在于，所述约束条件数学模型是按照设定的约束条件构建的，所述约束条件包括：车型k的车辆q到达节点i的装载总重量不超过该车型上限；车型k的车辆q到达节点i的装载总体积不超过该车型上限的指定比例；客户的货物类型满足提货车型k的货物类型；车辆从节点i到达节点j的时间满足客户的硬时间窗；单件货物的长宽高分别小于提货车型k的长宽高。4.根据权利要求3所述的一种仓库群划分方法，其特征在于，所述目标函数是基于集货效率最优及配送成本最优构建的。5.根据权利要求4所述的一种仓库群划分方法，其特征在于，所述目标函数包括：第一目标函数和第二目标函数；其中，所述第一目标函数基于集货效率最优及配送成本最优构建；所述第二目标函数基于仓储的货位关联性最优构建；相应地，基于所述约束...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈斌，周继来，方海英，许仁杰，周璞，杨文静，陈浙军，莫峥，
申请(专利权)人：红云红河烟草集团有限责任公司，
类型：发明
国别省市：