Matlab大作业

Matlab大作业智能存储过程优化设计班级：10020741姓名：学号：10020741392013年11月智能存储过程优化设计从长远考察，企业竞争优势来源于比竞争对手以更低的成本、更快的速度去发展自身的能力。在这个思想的指导下，企业通过提高自己的信誉、改善自己的工作方法提高工作效率，吸引更多的客户。赢得更多的商业活动，实现最大利润。为了实现更大的利润，企业除了在改善自身的经营方法，吸引更多的进驻客户，实现最大的吞吐量。获得更多的利润之外，也可以通过降低自己的作业成本来缩减开支，这就涉及到货位的优化问题。1、货位优化简述货位优化(SlottingOptimization)是用来确定每一货品的恰当储存方式，在恰当的储存方式下的空间储位分配。货位优化追求不同设备和货架类型特征、货品分组、货位规划、人工成本内置等因素以实现最佳的货位布局，能有效掌握商品变化，将成本节约最大化。因此，货位优化的最终目标就是通过提高生产力和将无用的运动减到最少来降低成本货位优化是一个多目标优化问题，可以采用多目标决策来解决。目前国内对货位优化系统(SlottingOptimizationSystem)的研究还十分有限，关于sO的解决方案包括“分层序列法”和“线性加权和法”。但这几种方法在进行货位优化时有以下不足之处：首先，在进行货位优化时主要考虑两个因素：货物的周转率和重量。而对于其他因素的考虑很少，例如：货物的分类存放、货物的存储要求等。特别是没有考虑到货物按照产品族聚集放置的要求：其次，容易陷入局部优化，全局优化的效果不佳。因此，这些优化方法在实际的应用中略显不足，针对药品仓库的实际情况，对于货位优化问题我们需要一种新的算法。2、1现有的几种存储策略及其特点一般货位的存储策略大致有定位储放、随机储放、分类储放、分类随机储放等几种，它们分别有如下特点：(1)定位储放。每—储存货品都有固定储位，货品不能互用储位，因此要求规划每一项货品的储位容量不得小于其可能的最大在库量。这样容易管理，所需的总搬运时间较少，但却需较多的储存空间。所以此策略较适用于以下两情况：一是厂房空间大，二是多种少量商品的储放。(2)随机储放。每一个货品被指派储存的位置都是经由随机的过程所产生的，而且可经常改变，也就是说，任何物品可以被存放在任何可利用的位置。这种储放方式使得货品的出入库管理及盘点工作的进行困难度较高。周转率高的货品可能被储放在离出入口较远的位置，增加了出入库的搬运距离。(3)分类储放。所有的储存货品按照一定特性加以分类，每一类货品都有固定存放的位置，而同属一类的不同货品又按一定的法则来分配货位。也有与定位储放同样的缺点。(4)分类随机储放。每一类货品有固定存放位置，但在各类的储区内，每个货位的分配是璃机的。分类随机储放使货品出入库管理及盘点工作的难度较高。2、当前弊端及解决策略分析现存的几种存储策略，发现有如下不足之处：其一，货位相对比较固定，刚性比较大。其二，货位的分配原则中只是针对生活资料而言，对于体积大、吨位高的生产资料(例如钢材)等大件货物并不适用。其三，货位的存储策略中，没有一套对应的货位调度方案。针对以上存在的问题，结合目前物流企业的实际情况，设计出了一套优化的存储策略和货位调度方案，并从以下几点进行分析。(一)货位规划的原则。在现有的物流环境下，货位规划要考虑的原则是很多的。一般应考虑的分配原则大致如下：(1)货架承载均匀。物料分散存放在货场的不同位置，避免因集中存放而造成货架受力不均匀，致使货架受损。(2)较重的物品存放在下面的货位，较轻的物品存放在高处的货位，使货架承载稳定。(3)加快周转，先人先出，同种物料出库时，先入库者先提取出库，避免因物料长期积压产生锈蚀、变形、变质及其他损坏造成的损失。(4)提高可靠性，分巷道存放。仓库有多个巷道时，同种物品分散在不同的巷道进行存放，以防止因某巷道堵塞影响某种物料的出摩，造成生产中断。(5)提高效率，就近入出库。为保证快速响应出库请求，仓库～般将物料就近放置在出库台附近。(6)产品相关性。商品相关性大的在订购时经常被同时订购，所以应尽可能存放在相邻或相近的位置。(二)货位的划分方法。企业一般是根据库区(房)的建筑形式、面积大小、库房楼层或固定通道的分布和设施设备状况，结合储存货品需要的条件，将储存场所划分为若干货区(库)，每一货区(库)再划分为若干货位，每一货位相对的固定存放一类货品，或者几类品种相近的货物。赁区(库)的具体划分，通常以货场(或库房)为单位，即把每一个独立的货场(或者每一座独立的仓库建筑)划分为一个或几个货区(库)。(1)临时存放区。在基本的货位划分号之后，从货场中开辟出一块空的区域，用来存放已经到库，但还没有安排货位的物品，这个区域我们称为临时存放区。临时存放区中的货物在安排好货位之后，可以一次到位将其安置在给定的货位，保证了货物一次作业的成功率，同时也减少翻堆作业，降低了作业成本。如果在没有安排货位之前，就需要发货的物品，可以在其发货单上货位选项中选择“临时存放区”以做区别，不会因为没有安排货位而不能发货(发货单申货位为关键信息，必须填写)。(2)实货位。根据货位与出库台的距离远近将货位顺序排列编号，形成一个货位的单链。为了平衡各专用线(或货架)的物料存放及龙门吊(或堆跺机)的运行，还须对各专用线联合编号，形成了一条货位链。把按与出库台的距离远近排列形成的货位链分成若干段，就形成了优先级不同的货位，称为实货位。(3)虚货位。根据物料出入库的频度大小将物料排序，形成物料链。并根据物料存取的方便程度以及离出货口的远近程度将物料链划分为优先级不同的若干货位，这样重新编号的货位称为虚货位。它只是一个虚拟的货位，实际并不存在。(4)虚实货位耦合的柔性货位。通过虚、实货位优先级的匹配，即出库频度高的物料对应短程出库距离的货位，就可以完成货位的合理分配。实际上每个实位的大小不是一成不变的，它是在耦合过程中依据虚货位的大小而定的。因此，当某种物品的存货数量变化或分类变化时，货区的大小也随之变化。仓库进行货位划分之后，每个货位相对都有其专门的服务对象，会使货位失去通用性，从而降低了仓库的利用率和灵活性。为了弥补不足，可将相邻两个货位结为“兄弟货位”。两相邻货位分别按不同的方向进行入库空货位的查找。在两分区之间的边界地带的货位可以分别为两个分区的物料服务，即在必要的时候允许物料跨越边界存放。这样，两分区之间的边界是模糊和可变的，这就大大增加了货位的柔性消除了刚性货位的缺点。3、货位优化模型的建立根据“提高作业效率”和“满足限制条件”的原则，进行货位的优化调整，使各货品处于理想的货位。在货位优化中．满足限制条件是以损失作业效率为代价换取的。因此，货位优化是一个多目标决策问题。3、1模型中的变量定义仓储区货位规划有许多目标，但主要目标有两个:一定时期内全部货物出入库搬运距离之和最小;降低货架重心，定性而言，要实现这两个目标，可以将周转率高的货物安排在接近仓储区出入口的位置，将重货放在低层货架，定量而言，可以根据货位规划问题的两个主要目标建立货位规划模型，设仓储区的每个货架有货位p列q层，每个货位的长和高分别为a、b，最靠近出入口的为第1列，最接近地面的为第1层，仓储区采用叉车作业。(1)主目标函数F1为了缩短出入库搬运距离，提高作业效率，应将周转率高的货物放在靠近出入口的货位上，使得F1=min11pqxzxzxzft(1)式中:xzf______第x列、z层上的货物的周转率(台(件)/月)：xzt________第x列、z层上的货物运到出入口所需时间(s)。xzaxbzvxvzt（2）式中：a---------货位长度(m)；b---------货位高度(m)；x---------货物所在货位的列数；z---------货物所在货位的层数；vx--------叉车水平运行平均速度(m/s)；vz--------叉车垂直升降平均速度(m/s)。将式(2)代入式(1)得：F1=min11pqxzxzaxbzvxvzf(3)(2)次目标函数F2为使货架受力均匀，保证货架稳定，应该遵循下重上轻的原则,保证货架的整体重心最低。即:F2=min111qpxzzqxxzzzMM(4)式中:Mxz________存储于第x列、z层货位上货物质量。(3)双目标函数将式(3)、(4)联立,得货位双目标规划模型:1111112pqxzxzqpxzzqxxzzaxbFminFmzivxvzznfMM(5)1..1xpStzq3、求解货位规划模型货位规划是多目标优化问题，本文拟采用遗传算法求解，遗传算法是一种高效、并行、随机的全局搜索算法，其中有许多解决多目标优化问题的方法，应用较为普遍的是权重系数变化法，但是对于货位规划问题，由于两个目标函数的量纲不同,采用此法并不合适，这里将遗传算法中的并列选择法、多性别进化法和条件约束法相结合，求解的具体步骤如下:(1)编码通常采用二进制字符串对个体(染色体)进行编码，但是这种编码方式不能较好地适用于货位规划这个多目标优化问题，本文采用自然数的编码方式对货物进行编码，表1给出了p列q层货架的货位编码顺序，最下面的一层作为第1层，最左边的一列作为第1列，将所有的货物按顺序编一个代码1g、2g、3g、4g、5g、6g、7g..,,，货物代码不变，然后随机生成一个对应的货位编码，比如1s、3s、4s、6s、7s、8s、9s、…,将货物的代码和货位的编码对应起来，表2给出了货物与货位的对应关系。表1p列q层货架货位的编码顺序q((q-1)p+1)s((q-1)p+2)s((q-1)p+3)s…(qp)s………………3(2p+1)s(2p+2)s(2p+3)s…(3p)s2(p+1)s(p+2)s(p+3)s…(2p)s11s2s3s…ps层/列123…p这种对应关系是指将货物代码为1g的货物放在货位编码为1s的货位上，货物代码为2g的货物放在货位编码为3s的货位上，依此类推，根据这种对应关系便可知道每个货物放在哪个货位上，再根据货架货位的编码顺序就可以具体得出各个货物放在货架的第几层、第几列上，进而求得x和z的坐标，代入目标函数中，便可以求得目标函数值。表2货物代码与货位编码的对应关系货物代码1g2g3g4g5g6g7g…货位编码1s3s4s6s7s8s9s…(2)初始种群的产生初始种群是随机产生的，群体的规模影响遗传优化的最终结果以及遗传算法的执行效率，根据上述两个目标，采用随机方法分别产生种群规模为N=100的两个种群，将其作为货位规划问题的初始种群。(3)适应度函数遗传算法采用适应度这个概念来度量群体中每个个体在优化过程中找到最优解的优良程度，度量个体适应度的函数称为适应度函数，适应度函数的好坏,直接影响规划结果，货位规划最终要满足两个目标，本文直接将目标函数作为适应度函数。(4)选择算子本文采用排序选择方式来实现选择操作，排序选择的主要思想是:对群体中的所有个体按其适应度大小进行排序，基于这个排序来分配每个个体被选中的概率。(5)交叉算子遗传算法中使用交叉算子来产生新的个体，通过交换从群体中选择的两个个体的某个或某些部位，产生新的个体，货位规划问题是一个指派问题，目标函数的值直接取决于物品在货架上的位置，本文采用自然数编码，如果进行像单点交叉这样的操作就会产生非法解，这里使用了一种非常规的交叉方法，首先选择用于交叉运算的染色体，这里采用多性别选择方法，用于交叉的两个父体是源于两个种群，就是说从第一个初始种群中选择一个个体，再从第二个初始种群中选择一个个体，让这两个来自不同种群的个体作为交叉的父体;然后在染色体上均匀随机地选择一点，把这点作为交叉点;两个后代交叉点之前的基因继承双亲的交配前基因，交配后的基因分别按对方基因顺序选取不重复的基因交叉概率的选择很重要，不适合的交叉概率会导致意想不到的结果，交叉概率过大