【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智慧物流调度，尤其涉及一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法。
技术介绍
1、物料供给作为现代企业生产过程中必不可少的重要环节，对于企业整个生产效益的提高具有举足轻重的作用，而仓储物料供给效率则是直接关系到车间产线生产的效率，若仓储物料供给效率不高，则会造成产线停工停产等重大生产事故。因此，如何在物料准备阶段提升仓储物料供给效率，是目前亟需解决的痛点问题。
2、现代仓储物料供给过程中，最耗时的环节是仓储拣选，占据了仓储50％-65％的运营成本。在传统人到货拣选仓储中，拣选员更是会将超50％的工作时间花费在拣选路径的重复行走上。由于缺乏高效科学的拣选方案，这是对人力、设备、资金等资源的极大浪费和不合理的运用。解决仓储拣选问题包括物料订单分批及拣选路径规划这两大重要模块。其中，每个物料需求订单中包含多种物料种类及相应数量，每类物料存放于仓库指定的货架上，物料订单分批决定了不同的待访问货架组合；由于仓储物流的布局特殊性，现有研究采取的方法有“s”型、最大间隙型、返回型路径策略等，拣选路径策略决定了在已知货架组合情况下的货架访问路径顺序。拣选订单分批是拣选路径规划的前提，而拣选路径规划则又会影响拣选订单分批组合的确定，二者相互制约，因此提升生产物流阶段仓储物料供给效率，需要“订单分批-路径规划”两阶段联合调度优化。
技术实现思路
1、为了解决上述现有技术中存在的技术问题，本专利技术提出一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶
2、为了实现上述技术目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，具体包括：
4、s1、获取来自制造车间产线各工位的物料需求订单信息；
5、s2、根据获取的物料需求订单信息建立对应订单拣选任务的目标函数；
6、s3、考虑产线异质性特征，建立物料拣选“订单分批-路径规划”两阶段联合规划模型，并设置约束条件；
7、s4、基于“s”型路径策略设计嵌入邻域搜索策略的遗传算法；
8、s5、求解企业物料拣选仿真实例，得到物料拣选调度方案。
9、进一步地，步骤s1具体为：在指定时间段内收集企业制造车间中产线各工位的物料需求订单信息，所述物料需求订单信息包括：物料的交货期信息、工位所属产线类别信息、物料类别及其需求量信息。
10、进一步地，步骤s2具体为：
11、设定不同产线工位的物料订单在仓储物料拣选时被作为一个批次进行拣选作业，同时考虑产线异质性特征，以最小化物料订单拣选总延误成本为优化目标，建立对应订单拣选任务的目标函数，其公式表达为：
12、
13、其中，z为对应订单拣选任务的目标函数；pk表示第k类产线订单的单位时间延误成本，to表示订单o的拣选交付延误时间，gok表示0-1变量，若订单o属于第k类产线，gok＝1，否则为0；k为所有产线类别集合，o为所有订单集合。
14、进一步地，步骤s3中建立物料拣选“订单分批-路径规划”两阶段联合规划模型时，预先作如下设定：
15、1)每个拣货员具有相同的速度和最大负载，不考虑拣货员路径拥堵情况；
16、2)不考虑每个订单服务时间；
17、3)属于同一订单的物料不会被拆分到不同的批次；
18、4)一个批次只能被分配给一个拣货员完成拣选，每个批次的拣货过程不允许中断；
19、5)不考虑货物放置时产生的空隙部分而造成的容积浪费，即设定货物之间紧密放置；
20、6)仓库货架存储策略为集中存储，即相同物料编号的物料被存放在相同的储货位置；
21、7)不考虑货架缺货或插单的意外情况。
22、在上述设定的基础上，更为具体的，步骤s3中设置的联合规划模型的约束条件具体包括：
23、约束条件1；订单指派原则，限定每个订单有且仅被分配到一个确定批次中，公式表达为：
24、
25、约束条件2；批次连续性约束，规定对于任一批次来说，若该批次被选中，则该批次前一编号批次也被选中，公式表达为：
26、
27、约束条件3；批次负载性约束，限定同一批次中各订单重量总和不超过批次最大负载，公式表达为：
28、
29、约束条件1-3用以解决订单分批问题；上述三个式子中，b表示所有可行批次集合，b＝{1,…,b,…|b|},\{1}表示不包括取值为1，o表示所有订单集合，o＝{1,…,o,…|o|}；qo表示拣货订单重量，q表示拣货员批次最大负载；uob为二元变量，uob＝1表示订单o被分配到批次b进行组合拣选，反之则为0；
30、约束条件4；批次分配约束，限定每个批次至多只能在某个拣选员的某一拣选顺序上被处理一次；若该批次为空，则不该被分配到任一拣选员的任一拣选顺序上；同时限定任一拣选员的任一拣选顺序上至多处理一个批次；依次由下述三个公式表示为：
31、
32、
33、
34、约束条件5；批次唯一性约束，限定对于任一产线订单来说，该订单有且仅在某一拣选员的某一拣选顺序中被处理，公式表示为：
35、
36、约束条件6；拣选员拣选顺序连续性约束，规定对于任一拣选员的任一拣选顺序，若当前拣选顺序被分配批次，则该顺序的前一顺序也被分配批次，公式表示为：
37、
38、约束条件4-6用以解决批次指派问题；上述五个式子中m为所有拣选员集合，m＝{1,…,m,…|m|}，n为单个拣选员的所有拣选顺序集合，n＝{1,…,n,…|n|}；ybmn为二元变量，ybmn＝1表明批次b在拣选员m的拣选顺序n上被处理，反之则为0；
39、约束条件7；货架点访问规则，规定对于任一订单，订单中所涉及的货架点均需在批次路径中被访问；若该批次访问某一货架，则该批次中必然存在至少一个订单含有该货架上的需求物料；分别由下述两个公式表示：
40、
41、
42、约束条件8；批次路径节点关联约束，规定对于任一批次，若该批次访问某个货架点，则该货架点必然作为批次路径节点存在，公式表示为：
43、
44、约束条件9；批次路径节点访问约束，限定每个批次路径中的任意一个节点至多被访问一次，公式表示为：
45、
46、约束条件10；路径消除子回路规则，消除路径规划中存在的子回路情况，公式表达为：
47、
48、约束条件7-10用以解决批次路径问题；上述五个式子中，v表示所有货架点集合，v＝{0,1,…,s…,|v|}，v＝{0}时表示分拣台，\{0}表示本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，步骤S1具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，步骤S2具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，步骤S3中建立物料拣选“订单分批-路径规划”两阶段联合规划模型时，预先作如下设定：
5.根据权利要求4所述的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，步骤S3中所述的设置联合规划模型的约束条件具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，步骤S4具体为：
7.根据权利要求6所述的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，步骤S47中所述
8.根据权利要求1所述一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，步骤S5具体包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，步骤s1具体为：
3.根据权利要求1所述的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，步骤s2具体为：
4.根据权利要求1所述的一种基于嵌入邻域搜索策略遗传算法的智慧仓储物料拣选两阶段调度方法，其特征在于，步骤s3中建立物料拣选“订单分批-路径规划”两阶段联合规划模型时，预先作如下设定：
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【专利技术属性】
技术研发人员：谢乃明，饶帆，陈楠磊，王玉全，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：
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