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物流配送中心的作业流程规划与调度优化
作者：杰柯瑞思，瑞迪桥，韦科尔恩，迈乐科守达特，佑叶库玛
译者：周健明
摘要
本文介绍了一种在物流配送中心如何解决自动规划的问题和工作计划调度的一种新方法。问题的方案是以众所周知的调度方法为基础来解决，如车间调度问题和车辆路径问题。通过这篇文章，我们可以知道在物流和仓储行业中的关键是不使用完全自动化的工作流程来调度任务。本文的目的是将物流企业的需求和仓储业用科学的结果连接起来。本文的主要贡献是a）描述物流和仓储企业解决问题的动机，
b）描述了一组基准和给仓库布置的参考资料，c）目前利用遗传规划得到的基础的结果。
关键词：基准的定义，遗传规划，物流仓库，优化方法，过程规划与调度
1 引言
操作级别的管理能力是指每个物流和仓储公司重要的技能是规划和安排的日常任务。操作级别高的的公司并不会出现困难的问题，因为这些问题可以由熟练的操作经理或在任何数学规划方法的帮助下处理这些问题。当公司只拥有数十名员工并且商品和货物处理量大很多的时候，那么问题就会出现。该问题可能会变得非常庞大和复杂，这就为了在竞争中获得合理的时间从而排除了数学规划的方法。通过这篇文章，操作能力高超的物流和仓储行业的可以不使用完全自动化的流程调度工作，但他们都知道的自动化方法的必要性。这种方法的实施可以迅速提高公司的竞争力。因此，为了这项工作已经创建了与知名咨询公司合作的一个重要的欧盟合作物流公司。
规划过程的定义是确定完成该项目所需的所有活动。调度的过程被定义为有顺序的确定任务并且分配计划，持续时间的长短来确定每个任务的开始和结束。此外，我们还应该考虑在调度过程中将重要的任务分配给具体的员工，这样可以减缩任务的效率。计划仓库问题的过程调度也代表着相关作业车间调度和车辆路径调度，但本文中描述的问题比较复杂，因为它包括了两个问题，许多其他参数例如物流仓库的属性相关性能的员工或属性描述了设备，物流仓库布局、加工和其他任务。文献[1]是指每个操作所花费的时间在仓库，它可以分为旅游(50%)、搜索(20%)、选择(15%)、安装(10%)，和其他不可预知的情况下(5%)。这表明，旅行是时间最重要的一部分，它可能是最好的地方进行进一步的优化。
本文的主要贡献一个a)来描述物流和仓储公司的问题，b)来描述一组基准和给参考仓库的布局，和c)来提供一个基线结果由遗传规划算法。
其余的论文结构如下。第二部分描述了本文的相关工作。此外，第二部分描述了这个工作的动机。第三部分描述的组基准以及参考仓库的布局。第四部分介绍了遗传规划方法。第五部分提出了基线结果与结论可以在第五部分中找到。
2 相关工作
2.1问题的目的
本文描述的问题是处理规划和调度复杂的物流仓库和配送中心。这项工作的主要动机因素有两种:1)有明显的需求行业可以通过完全自动化的方法来解决这个问题，和b)在布尔诺大学的科学技术和重要的物流和仓储行业的代表之间设置强大的合作。
2.2 相关工作
问题解决在物流和仓储行业相关主要的优化仓库布局的一部分，接收和航运领域的设计和设计其他操纵领域的仓库。大宗商品和货物储存在仓库里也常常优化的主题以及优化产品组分类和或将商品和商品区分。请参见[2]和[3]更多的参考资料和信息。
主要有两种方法解决问题。第一种方法是使用一些数学的方法编程[4]，这有利于较小的优化用例。第二种方法是当问题变得更加复杂和有太多时间要求的时候使用一些启发式的方法去尝试将每个可能的解决方案改变成全球最佳状态，无疑是更好的。启发式方法代表的方法并不是在每一个可能的解决方案，但他们去特定的方向，至少可以导致最优或次优的解决方案。迄今为止，已经测试了大量的方法，如将瓶颈[5]，[6]调度规则，模拟退火[7]，[8]粒子群优化方法，禁忌搜索方法[9]，当然进化算法[10]。
最普遍的是进化算法。遗传算法，代表群进化算法已使用最多。使用遗传算法的问题在我们的案例中是需要从头构建染色体的结构。结构没有得到任何处方。这就是为什么遗传规划似乎是最好的方法得到最优结果。遗传规划已经证明其解决问题的潜力在复杂和动态情况下其他算法失败。近年来，遗传规划已经成功地应用在许多领域，如在[11]图像检测器常见的颈动脉超声音图像设计成功。摘要[12]提出了使用遗传规划的最优特征选择从文本数据分类的情绪，和[13]设计了非加密的散列函数遗传编程。
3 布局和基准定义
本节描述参考物流仓库的布局模型的实际情况。此外，本节还描述了用于度量基准定义性能测量。
3.1 布局定义
仓库的布局代表现实世界的模型的情况。描述的仓库是2 d矩阵大小21 * 21。有10架，每一列的列架19架站在对方。每一架有10个货架上面的另一个商店大宗商品和货物的托盘。0级表示，托盘站在地板上。仓库分为相等的小房间如前所述21 x 21。每个单元有相同的宽度和高度作为一个架子上。之前的地方架(通道)也同样分为小房间。，因为它是至关重要的知道有多少小房间必须超过从开始的任务完成。
图1
仓库的模型是图1中所示。模型由几个部分组成，如a)卡车进口和出口商品，货物。b)仓库的接收和航运领域。c)双向仓库大门。d)空间和办公室的员工。e)手托盘卡车(叉车手)只能够存储商品0级。f)低铲车能够存储一个商品从0级到2级。g)高铲车能够存储一个商品从0级水平9(所有货架上)。
3.2 基准定义
最初的结果已经通过测量获得两套标准。第一组基准由10个简单的场景。每个场景流程几个任务2 - 4员工之间传播。场景之间的主要区别是在任务处理，在开始和结束的位置坐标，用于过程的路径，在潜在的碰撞的地方，他们是如何安排员工。在手拖板车的情况下每个员工都会有相关设备来处理任务，。每个员工必须从开始到完成任务结束。10个例子表示相同的场景。这里的差别是，员工可以使用手摇平板车和叉式起重车也很少。叉式起重车有不同的速度，这意味着将会以不同的方式处理物流场景。
在这一背景下的任务是由业务经理如员工给员工单分配已从卡车上卸下托盘，经过仓库和储存在架子上。任务是由工作部分组成的。工作是代表一个操作任务例如卸载，移动或存储。
适应度函数是处理整个缓冲区的任务所需的时间最小化的功能。最后一次(适当价值)是最后一个任务的完成时间场景。时间T的系数计算路径长度在细胞年代和速度单位车辆的速度。
4 遗传规划方法
遗传规划是一个特定领域的问题解决方法，计算机程序解决进化或解决问题。遗传规划的数据结构的基本元素是基因。基因在这种背景下是一组任务，也称为工作计划，意味着一个员工。群基因的染色体组成。这意味着染色体代表所有员工工作计划——所有的任务分配到具体的员工处理的缓冲区。
我们提出了遗传算法的描述。算法的第一部是创建初始群种（用于基因创造的任务和特定的工作，然后用于染色体组成，然后创建初始种群）。
下一步是进化过程，这一步由参数决定进化步骤的数目，这也被认为是一个停止条件。演化过程的第一部分是一个比赛的选择，这也被个人用来选择进行进一步处理。然后一下有几个条件。第一个条件是所使用的精英主义。如果条件为真，一定数量个体复制到下一个入口。第二个条件是路径变异算子的使用，这个通常被用来计算通过变异的路径的卡车。第三个条件是任务突变订单的使用，这通常是用来安排每一个员工的。突变运营商是基本的运营商，它可以帮助自动化系统找一个最佳的解决方案。因为碰撞和任务订单是由于计划突变创建而使用，因此路径是会变异的。
5 论诉基线结果和讨论
基线结果取得了以下表中描述的测试算法在前一节中每个场景在基准集。该算法使用路径突变，任务订单突变及其组合。测量结果与人类操作员为每个场景设计解决方案。
遗传规划算法的初始设置设置如下:
bull;个人的数量= 10
bull;一代又一代的数量= 10
bull;速度突变的检测(见表I-VI)
bull;锦标赛选择已被应用在所有的情况下
表1和表2现在系统曾使用过的结果只有一个遗传算子——路径突变。表3和表4的结果系统只使用任务订单变异算子。表5和表6现在系统已经使用的结果两个运营商的相同的变异率在每个测量。变异率的测量进行了形式与步骤为5%，5%到30%，从30%至90%与10%的步骤。基准场景非常简单，这意味着性能的改善不能的重要价值，但仍然性能改进是可衡量的和明显的在特定的场景中。这意味着竞争对人类提出了遗传规划算法操作符调度方案的设计。
表1结果路径突变
|
变异率 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
|
操作员 |
13 |
16.5 |
13 |
12.5 |
14.5 |
15 |
15 |
9 |
13 |
16.5 |
|
5% |
13 |
16.5 |
29.5 |
16.5 |
12.5 |
26.5 |
15 |
8 |
12.5 |
16 |
|
10% |
13 |
16.5 |
28.5 |
16.5 |
12.5 |
26.5 |
15 |
8 |
12.5 |
16 |
|
15% |
15.5 |
16.5 |
31.5 |
16.5 |
12.5 |
26.5 |
15 |
8 |
14 |
16 |
|
20% |
13 |
16.5 |
28.5 |
16.5 |
12.5 |
26.5 |
15 |
8 |
13 |
16 |
|
25% |
13 |
16.5 |
28.5 |
16.5 |
12.5 |
26.5 |
15 |
8 |
14 |
16 |
|
30% |
13 |
16.5 |
28.5 |
16.5 |
12.5 |
26.5 |
15 |
8 |
13 |
16 |
|
40% |
13 |
16.5 |
28.5 |
16.5 |
12.5 |
26.5 |
15 |
8 |
12.5 |
16 |
|
50% |
13 |
16.5 |
28.5 |
16.5 |
12.5 |
26.5 |
15 |
8 |
12.5 |
16 |
|
60% |
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