【技术实现步骤摘要】
本专利技术适用于订单拣选领域，尤其涉及一种物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法。
技术介绍
1、在当今电子商务环境下，医疗配送中心是医疗物流供应链的关键环节，担任着分发货品到下级经销商的任务，随着物流网络的快速发展和市场竞争的加剧，对配送中心的建设和运营就必须提出更高的要求，从而实现降本增效。在配送中心内，最重要的几项业务是库存管理、拣选作业、配送服务。在这其中根据有关统计表明，拣选作业的成本占据配送中心总作业成本的份额最大。因此对拣选作业优化显得十分有必要，其主要包括订单分批、路径优化等，其中订单分批是前提，路径优化是关键，拣选作业优化可以有效地提高仓储运转效率。
2、在订单分批方面，现有技术中有运用混合整数线性规划(milp)公式，分别以穿越策略、返回策略和中点回转策略建立了订单分批问题的模型，运用迭代局部搜索算法(ilst)对模型进行了求解，并比较了多种情况下的精确度和效率，证明了milp和ilst对求解订单分批问题的优越性；有基于复合相似度的种子算法得到了订单分批批次,以求得更好的分批结果。在路径优化方面，有以最小化agv小车完成任务用时为目标，建立了数学模型，并提出了两阶段优化算法，在规划路径时，考虑了多个小车之间的碰撞问题，以确保路径的安全性和高效性；有将八角搜索法和dijkstra算法结合，以最小化路径长度为目标进行行驶路径规划，从而提高了算法的寻优能力。
3、也有部分现有技术将订单分批与拣选路径结合起来进行分步优化，也就是先对订单进行分批后再对最优分批结果进行路径优化。例如，以最短
4、显然，以上这些分阶段优化的方式难以得到一个相对较优的解。因为在订单分批优化的过程中对分批的结果得不到一个及时且较为准确的反馈，从而有可能导致错过了一个更好的解,同时在以上算法中很少看到强化学习的方法在订单分批问题上的应用。因此建立一个订单分批与拣选路径联合优化模型去解决这个问题具有重要的意义，在该模型中需要考虑其内部的相互关联性，以及两者之间需要相互优化和不断变动的需求，但目前看来，关于订单分批和拣货路径联合优化模型的研究还相对较少。
技术实现思路
1、本专利技术提出了一种物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，旨在解决订单分批和拣货路径的问题，使得物流配送中心的拣选效率得到提高。
2、所述联合优化方法包括以下步骤：
3、以订单分批拣选的总距离最短为目标，建立订单分批与拣选路径的联合优化模型；
4、通过预设遗传算法对所述联合优化模型进行求解，得到最优拣货订单分批结果和最短总拣选距离；
5、其中，所述预设遗传算法包括外层遗传算法和内层遗传算法，所述外层遗传算法用于对订单的分批结果进行优化，所述内层遗传算法用于对分批结果的拣选路径进行优化；所述外层遗传算法的优化结果反馈到所述内层遗传算法以计算一定分批结果下的总拣选距离。
6、优选地，所述联合优化模型满足以下关系式：
7、
8、约束条件为：
9、
10、
11、
12、
13、
14、
15、其中，各字母代表的含义如下：
16、b表示批次编号；p表示所有订单分批的总批次数；t表示总库位数；i、j表示库位的编号,即i、j∈{1，2，...，t}；dij表示库位i到库位j的距离；o表示订单的编号；n表示订单总数；表示在批次b的拣选路线中，库位i、j是否相邻，若是为1，否则为0；yob表示在批次b中是否包含订单o，若是则为1，否则为0；qo表示订单o所要拣选的货物数量；cap表示拣选设备的容量；oo表示订单o所包括的库位集合；bb表示批次b所包含的库位集合；表示批次b中是否包括库位i或j，若是为1，否则为0。
17、优选地，所述外层遗传算法根据订单之间的巷道相似系数作为衡量订单之间相似度的指标以进行订单分批处理。
18、优选地，定义所述巷道相似系数为simij，则所述巷道相似系数满足以下关系式：
19、
20、其中，aisi表示完成订单i需通过的通道数量；aisj表示完成订单j需通过的通道数量；|aisi∩aisj|表示订单i与订单j间相同拣选通道数量；|aisi∪aisj|为订单i与订单j合并后总拣选通道数量。
21、优选地，所述外层遗传算法的建立基于麻雀搜索算法和种子订单算法。
22、优先地，所述内层遗传算法的建立基于近端策略优化算法和图神经网络算法。
23、优选地，所述预设遗传算法的迭代过程为：
24、s1、根据订单信息建立初始种群；
25、s2、通过所述外层遗传算法对所述初始种群进行划分并更新分批结果；
26、s3、通过所述内层遗传算法对分批结果计算各个种群的适应度并反馈到所述外层遗传算法中用于下一次迭代；
27、s4、判断是否达到预设迭代次数，若否，则返回步骤s2；若是，则输出结果。
28、与现有技术相比，本专利技术通过以订单分批拣选的总距离最短为目标，建立订单分批与拣选路径的联合优化模型；通过预设遗传算法对所述联合优化模型进行求解，得到最优拣货订单分批结果和最短总拣选距离。相较于现有技术的按订单分批、先到先分批这两种方式，联合优化模型得到的结果更优，使得物流配送中心的拣选效率得到提高，联合优化模型的稳定性更高、可靠性更高。
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1.一种物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，其特征在于，所述联合优化方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，其特征在于，所述联合优化模型满足以下关系式：
3.如权利要求1所述的物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，其特征在于，所述外层遗传算法根据订单之间的巷道相似系数作为衡量订单之间相似度的指标以进行订单分批处理。
4.如权利要求3所述的物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，其特征在于，定义所述巷道相似系数为Simij，则所述巷道相似系数满足以下关系式：
5.如权利要求1所述的物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，其特征在于，所述外层遗传算法的建立基于麻雀搜索算法和种子订单算法。
6.如权利要求1所述的物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，其特征在于，所述内层遗传算法的建立基于近端策略优化算法和图神经网络算法。
7.如权利要求1所述的物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，其特征在于，所述预设遗传算法的迭代过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，其特征在于，所述联合优化方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，其特征在于，所述联合优化模型满足以下关系式：
3.如权利要求1所述的物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，其特征在于，所述外层遗传算法根据订单之间的巷道相似系数作为衡量订单之间相似度的指标以进行订单分批处理。
4.如权利要求3所述的物流配送中心订单分批和拣选路径的联合优化方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：廖勇，彭乘风，李翔，廖芳芳，林安平，刘祥贵，蒋振源，周矗，
申请(专利权)人：湘南学院，
类型：发明
国别省市：
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