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第1页分拣线优先级查询控制机制的组合排序温雪然，辛玲师和李柳1.部门的沟通和信息,云南大学,昆明,中国2.物流部、云南财经大学、昆明,中国3.电子邮件:[e-mail],[e-mail]摘要：本文重点提出了调查单位材料的控制机制组合排序,并将分拣操作过程理解为订单的到达过程,每个分拣器类型订单的服务过程和分拣机器之间的转换过程。在控制过程中分拣器的分类线分为优先级分拣器和普通分拣器，优先级分拣器使用完整服务控制,普通分拣器使用有限的服务(k=1),适用于查询服务体系理论,通过嵌入式马尔可夫链和概率生成函数建立系统的数学模型,精确解决控制机制模型和第一和第二查询系统的特征参数,结合实际生产订单的优先级参数选择进行仿真分析。关键词：拣选，查询机制，中等优先级查询。一.介绍高效是现代物流技术的目标之一。订单自动分拣系统技术是现代物流技术的一个重要组成部分,也是现代流通体系的必要的基础设施,特别是电子商务的迫切需要发展。包括制造技术、电子技术、控制技术、计算机技术、信息技术、先进管理理论的发展工艺的自动分拣系统的订单需要突破传统思维的局限性得到更广泛,更深刻的进步。经过近十年的发展,特别是卷烟销售物流中心建设的领导,我们单位从头材料分拣设备,有垂直,水平,并结合(也称为复合)等单位分拣设备。选择自动化分拣设备的工作订单,DebaoLiu[1],Na-NaLI[2]认为EIQ分析应该用于规划和设计的分拣器组合,他们指出,订单大的品种应使用特殊的设备需求排序能力第2页排序,并要求小品种应该由人工进行排序;张小勇[3]使用ABC分类方法指导订单分拣自动化分拣设备,并指出A类产品在整个生产过程中应该实现自动化方法;B类物品应使用人工补给、自动分拣、包装方法;C类物品应手动放置自动装箱方式;华为冯[4]给出的方法使用层次分析法选择排序系统。作者研究了物流配送中心的细胞材料设备配置[5][6]。如何提高分类效率的自动分拣线包括合理配置设施,还包括有效的控制操作的设施、调度和管理。YigongZhang对于自动分拣系统订单融合和调度优化问题,提出一个方法来减少订单拣选时间压缩商品,订单在此方法中,调度问题建立数学模型,以减少排序时间和设计一个最小值和最大值的蚁群算法来解决模型。HongyunXiong提出可以通过合理安排订单减少补给任务的排序顺序自动分拣系统的不平衡。补给任务失衡最小化目标建立一个时间尺度,间隔均匀,最大和最小间距的三个优化模型和模拟退火算法模型模拟解决方案结果验证模型的正确性和有效性。2003年通过研究,作者提出了一种控制算法对“虚拟窗口”单元材料自动化排序[9]。排序线上控制理论也出现在一些文献,德宝刘[1]给出的订单时间序列排序,吞吐量每时间可以获得订单。图1：自动分拣线优先查询模型控制单元材料的结合第3页小订单选择[10]建立了关系,分类成本和分拣线组合,根据设备的特性(如:卧式自动分选机对大型流进行分拣,人字形分拣器对普通自动流分拣器)派生的固定成本,可变成本最低,方程计算最低排序,排序建立最小化成本优化模型,设计了一个回顾性的方法寻找最优解决方案。同时,为了提高效率,杨,陆[11]提出了吞吐量和延迟两个关键参数影响吞吐量的提高,他还认为可接受的延迟和公平提高吞吐量。吴等人[12]设想并行选择策略,选择两个兼职的时间延迟时间和货物河流,选择时间延迟时间和河流的商品两部分构成,时间的河流有选择的订单量,因此延迟时间成为唯一的变量构成选择时间,它提出的目标订单减少延迟时间分裂,分裂的订单尽量使用并行处理来提高分类效率。然而,分裂后的订单,商品简单排序不集中,相同的商品可能出现在不同的地区,导致材料管理的混乱,分裂后的订单,有更多的订单在一起处理,指令拣选时间拆分订单的时间加上订单一起和排序的时间,如何最小化订单挑选时间,需要进一步的研究。此外,并行选择策略没有触摸的原始发展设施,所以分类设施的发展受到经济的影响局限。YahyasAl-Harthi[13]提出了一种基于联合调查和焦点的反馈(JPCF)算法,利用MUDiv同时减少反馈负载。它也被认为是产生的延迟时间需要安排一个用户并获得系统的吞吐量。徐·吴[14]使用查询协议实时评估移动对等点的声誉。全方位考虑投票给同行的信任和不信任的查询算法。本文的中心思想是优先级二次查询服务系统自动分拣线的组合,进行分拣操作过程理解为订单的到达过程,服务过程中每个分拣器类型订单和分拣机器之间的转换过程,适用于查询服务体系理论,学习概率生成函数求解方法(15、16、17),特别是文献[16]提出了“完整+有限(k=1)“两层模型的投票系统建立一个数学模型通过嵌入式马尔可夫链和概率生成函数,他精确解投票系统模型的控制机制与第一和第二特征参数,结合实际生产订单的优先级参数选择进行仿真分析。第4页二.自我分拣线的组合图1给出了一个新的优先查询控制单元材料组合自动分拣线。在系统、分拣设备分为优先级订单分拣机和普通订单分拣机。配送中心的业务特点”畅销商品排序工作大,品种少,小商品生产,但品种”,考虑效率之间的关系和物种分拣单元的大订单流向实施全方位服务的控制策略,实现一个共同的秩序单位有限(k=1)服务控制策略,从而得到如图2所示完全k=1控制模型有限单元材料组合自动分拣线。图二：完全-k=1有限单元的控制模型材料组合自动分拣线a：定义变量为了完成的准确分析系统,定义以下随机变量:(n)：普通的单位材料内的数量为订单的数量，普通的分选机队列为（i=1,2,3,4……n）时间为tn。(n):总订单单位材料系统优先级分类器在tn时刻.第5页(n*):总订单单位材料转换成从队列中排序优先级队列的优先级分类器我在时刻tn;vi:分拣机排序的普通的订单服务时间为ivh:优先级顺序分拣器的分拣服务时间；ui：队列的交换时间i优先队列优先；uj（vi）：它是普通的订单需要的队列进入NO.j队列vi（i=1,2,3,……i,h）基于上述分析,数学模型tn，t*n和tn+1,时间（tnt*ntn+1）系统可以使用马尔可夫链来描述非周期和遍历性状态。分选机常见的风险投资号码是ii1，2，，N,风险投资的数量等待排序(n)，风险投资需要的数量优先级排序是n,在这种情况下,系统的状态变量是(n)(n)(n)(n)(n)(n)b.系统生成函数系统稳定运行的条件下,这是N+N+1的情况，得到系统状态的概率母函数变量分类器在时间tn如方程（1）：第6页分拣器获得系统状态变量的概率生成函数时投票排序i+1，订单时间tn+1方程2所示:方程中：i1,2,3…N；Qh（zh）的一阶导数是：所以，得到：Qh（z）的二阶导数是：得到：第7页结果是：C．系统生成的特征参数函数求解(1)MQLOPO在tn时刻第i队列开始运输服务，第j订单的数量(平均队列长度没有订单)所在的队列是gi（j）优先级队列接受服务在t*n时间，订单的数量(订单)的平均队列长度是gih（j）队列的j号一阶偏导数gi（j）和gih（j）分别如下：让方程式1和方程式2方程式5和方程式6求导,结果第8页方程7,8,9,10后计算、迭代,简化得到MQLOPO(平均队列长度优先顺序),如下：(2)MCPMCP(平均循环周期),平均循环周期系统命令队列,也是的统计平均值1订单分拣器机的时间设置服务规则NVC队列完成工作服务,它由排序时间和查询转换时间。使用概率母函数的关系,我们所拥有的结果如下:第9页我们知道：（3）ST按照系统的吞吐量选择订单,这是系统的功能,这是系统排序完成订单每时间,反映了理论排序能力排序,相应的表达式是：:(4)联合优先订单VC的时刻定义联合订单优先级队列随机的时刻变量,（xj，xk）是gih（j，k）自然得到的的概率母函数第10页同样,替代方程1方程14之后二阶偏导数,计算,迭代,简化第二原始点优先级队列:VC(5)MQLOCOMQLOCO(平均队列长度的订单,MQLOCO),首先得到MCPOCO,然后它的父函数的二阶偏导数,结果：将方程2放入方程16日之后二阶偏导数,迭代,简化常见的订单的平均队列长度：第11页(6)MWTOPOMWTOCOMWTOPO平均等待时间的优先级订单,MWTOCO平均等待时间常见的订单。假设订单选择的等待时间是wj这是订单的时间进入队列排序完成并发出假设的概率，生成函数的等待时间是wj（zj），系统状态的概率母函数变量是Qj（Z1，Z2，Z3…Zi，Zh）意味着等待时间的优先级队列和普通队列，意思是分别为E（Wi）和E（Wh）。根据文献的计算方法[15][16],MWTOPO计算如下：第12页根据文献[15]的计算方法,MWTOPO计算如下：表1货物订单数据表2组合的结果排序行完全限定(K=1)控制系统指令拣选行动改变第13页表3仿真结果,订单拣选完全有限(K=1)控制系统是影响排序站三.仿真分析基于实际生产,包装规范单位材料,订单的数量，整数倍的材料组合,排序，自动化的订单使用单位材料组合分类,如表1显示了两个客户的订单,设置一组的优先级顺序,一群普通订单,定单优先级和优先级排序,哪些5单元材料/行动,普通订单吗常见的排序,排序每1单位材料行动。假设排序同样的商品,包装材料的宽带是100毫米,输送机是60米/分钟,1.0m/s的材料单位排序速度是2秒,转换时间订单1分钟,是10个分拣工人。在这项研究的结果的基础上,利用MATLAB编程模拟投票系统。并设置每个订单VC单元材料的组合,运输达到一致。理论计算分析了使用相同的参数归一化。表2显示了组合排序的结果完全限定(k=1)控制系统指令拣选行动改变表2显示了13个随机运动数据的排序订单,这些订单使用优先级分拣器和常见的分拣器(sh)意味着分拣机分选完成工作,D订单的总操作D,的数量优先级排序sh,普通的排序时间,按照之前的假设完全-合格(k=1)订单拣选系统优第14页先级进行分拣控制规则的全方位服务,普通订单由合格的规则控制(k=1),所以仿真获得MWTOPOMWTOCO,MQLOCOMQLOPO,MCP。根据测试结果,分析得出结论如下:理论价值和最优值非常近,表3显示了完全合格(k=1)模型,系统分析方法、系统特征的发现是正确的;(2)从控制机制,我们知道,查询队列的排序操作,优先1N订单VCN机会,每个普通队列只有有限的机会排序。因此,MWTOPO和MQLOCO远远不到MWTOCOMQLOCO。因此,系统努力确保第一排序优先级的订单特别是控制过程模型可以更好的满足需求的同时排序核心业务中心任务和系统分析预期的需求。然而分类控制普通的订单使用限制(k=1)轮询服务策略,因为有限的系统特性(k=1)轮询服务,NVC队列的普通订单只有一个排序工作机会在每个查询周期。(3)在模拟过程中,假设的数量sh=0单位重点订单的材料sh显示系统已经退化,变得有限(k=1)服务体系、分类服务的控制策略系统有限公司(k=1)查询策略;当号码单位普通订单的材料是s=0该系统将沦为全方位服务体系,系统的分拣服务完全控制策略查询策略。基于系统退化,设置单位1材料来模拟,模拟的结果模拟的结果订单1=（1,0）和订单1=（1,0）不是等价关系(1,0)，订单1=（1,0）与订单24=（24,0）相比,排序系统退化到全方位服务体系,25次订单差异。887次。前面的订单1=(1,0)与24=（24,0）的区别。24倍反过来,MCP的变化并不大。(4)文献[1]和[10]的计算方程排序,排序一个orders-separated需要有一个时间间隔之间相邻的订单,订单的总时间间隔等于单一顺序间隔乘以订单的数量减一,总排序时间等于订单拣选时间加上订单间隔时间。计算,每个的数量计算总金额除以总操作时间。这是一个理想化的假设,有差距的过程特别订单排序。去通过本文研究控制机制进行分拣的特定排序过程。他们显然更符合实际需求。第15页MWTOPO是与MWTO