控制与决策

作者：李儒博,邓旭东,刘翱,任亮

单位：武汉科技大学 管理学院,武汉 430065,,武汉科技大学 管理学院,武汉 430065;武汉科技大学 服务科学与工程研究中心,武汉 430065,,武汉科技大学 管理学院,武汉 430065;武汉科技大学 服务科学与工程研究中心,武汉 430065,,武汉科技大学 管理学院,武汉 430065;武汉科技大学 服务科学与工程研究中心,武汉 430065,

关键词：仓储;移动机器人履行系统;存储分配;订单拣选;大规模邻域搜索

基金：湖北省教育厅哲学社会科学研究项目(22D022)；武汉市知识创新专项基础研究项目(2022010801010301)；武汉市知识创新专项曙光计划项目(2022010801020317)；中国物流学会、中国物流与采购联合会面上研究课题(2022CSLKT3-130).

为提高移动机器人履行系统(RMFS)的订单拣选效率,研究RMFS补货货品存储分配问题.以最大化所有货架上货品之间的关联度总和为目标构建混合整数规划模型,设计求解问题的大规模邻域搜索算法,采用贪婪算法构造初始可行解,结合问题特征定义破坏算子和修复算子,并利用数值实验验证大规模邻域搜索算法的有效性.结果表明:在贪婪算法生成初始解的基础上,大规模邻域搜索算法能有效提高解的质量,在中等和大规模算例上平均提高37.4%和21.5%.相比变邻域搜索算法,所提出算法具有更好的优化效果,在中等和大规模算例上平均提高8.9%和10.3%.此外,利用参数分析实验研究了货架数量、货位数量以及货品分散程度对目标函数值的影响.

来源：2025年第2期

《控制与决策》期刊编辑部

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