某企業(yè)配送中心訂單分批及補(bǔ)貨路徑優(yōu)化.pdf

1、近年來隨著企業(yè)競爭日益激烈，企業(yè)紛紛通過配送中心實(shí)現(xiàn)供應(yīng)與銷售的集中配送以降低企業(yè)的物流成本、滿足客戶多品種小批量多頻次的訂單需求、提高客戶服務(wù)水平。配貨作業(yè)是配送中心的核心業(yè)務(wù)流程，主要包括揀貨作業(yè)和補(bǔ)貨作業(yè)，其作業(yè)效率及作業(yè)質(zhì)量直接影響到配送中心的的整體效益及服務(wù)質(zhì)量。配貨作業(yè)優(yōu)化尤其是訂單分批及補(bǔ)貨路徑優(yōu)化是提升配送中心作業(yè)效率、降低運(yùn)營成本的重要途徑和手段。本文以D公司D配送中心為例，針對其以人工作業(yè)為主的揀貨作業(yè)訂單分批問題及

2、補(bǔ)貨路徑問題進(jìn)行了分析與優(yōu)化研究，并通過實(shí)例及與其他相關(guān)算法對比驗(yàn)證了優(yōu)化方案的可行性及優(yōu)越性。
　　論文主要內(nèi)容如下:
　　(1)基于對D公司D配送中心訂單管理現(xiàn)狀的分析，在國內(nèi)外學(xué)者對人工分揀為主的配送中心揀貨訂單分批問題研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一種計(jì)算路徑更加符合D公司D配送中心實(shí)際情況的訂單分批數(shù)學(xué)模型，并針對S型策略分揀路徑的儲位距離計(jì)算方法予以改善。
　　(2)針對D公司配送中心Transit訂單分批問題，提出

3、一種新的基于群智能的粒子群復(fù)分解反應(yīng)優(yōu)化算法，該算法可有效克服化學(xué)反應(yīng)算法中分子間缺乏信息傳遞和算法收斂慢的缺陷;同時通過構(gòu)建復(fù)分解反應(yīng)機(jī)制提升分子跳出局部最優(yōu)的能力以克服粒子群算法易早熟的缺陷，提高尋優(yōu)的能力;運(yùn)用該算法對D公司Transit訂單分批問題進(jìn)行優(yōu)化求解，并與粒子群算法、化學(xué)反應(yīng)算法進(jìn)行對比，驗(yàn)證了基于群智能的粒子群復(fù)分解反應(yīng)優(yōu)化算法在解決訂單分批優(yōu)化問題中的有效性和優(yōu)越性。
　　(3)針對D公司配送中心整托存儲區(qū)補(bǔ)