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原文传递 F市烟草全自动拣选系统任务分配及排序问题研究
论文题名: F市烟草全自动拣选系统任务分配及排序问题研究
关键词: 烟草物流;自动拣选系统;任务分配;订单排序;遗传算法;FCM聚类算法
摘要: 2021年是国家十四五开局年,烟草是国家重要的实体经济,各地市烟草公司针对十四五都推出了相应的改革政策,其中降本增效、推进烟草智慧物流是主要思想。目前较多地市烟草物流中心利用全自动或半自动分拣线进行卷烟订单分拣,虽效率相较于人工有较大提升,但在分拣线分拣任务安排、订单分拣顺序安排等方面依旧采用预定模式,不能根据订单进行设备作业模式的调整,如分拣线上的烟道分配在一定周期内是一定的,然而每天的任务排布情况却固定的,柔性作业较差。因此,本文基于相应模型与求解算法,对当前现有分拣线进行任务分配与订单排序改进,以此增加烟草物流配送中心整体效率,提高柔性作业能力。
  本文以F市烟草物流配送中心为研究对象,根据实际调研等方式掌握F市烟草物流配送中心在分拣线任务分配方面遵循的原则,采用预定设计的任务分配模式及订单排序,不能根据每天订单实际情况进行调整,导致在个别天数出现不同分拣线分拣任务完成时间差距较大、人员劳作不均等不合理现象;另外,由于市内零售站点繁多,也并行采用了多个二级站点进行二次配送过程,由此产生了二次卸货与二次装车现象,并且非常不利于安排订单分拣顺序。
  根据上述问题,文章首先确定了F市内线路整体情况,梳理出59条线路历史销量情况,针对路线、品规、销量的对应,利用FCM聚类算法讲F市烟草物流配送中心辖区内59条配送路线进行聚类分析,根据各分拣线分拣时间、分拣量的均衡约束,进行聚类分析;其次,以在分拣过程中由于订单排序不同所产生的订单分拣延迟时间和处理时间总和为目标函数,利用遗传算法求解得出订单排序结果,以解决订单分拣顺序不合理问题,降低分拣完成时间。最后,利用建模仿真验证,进行订单排序优化前后的对比分析,以得出较优解决方法。
  本文对F市烟草物流配送中心存在的问题设计算法并求解,在分拣线任务分配方面,采用FCM聚类算法得出分拣线任务分配模式,使得分拣线均衡程度有效提升了18.82%;在单分拣线任务排序方面,建立目标函数,以降低分拣延迟时间与等待时间为目标,考虑多种影响总分拣时间的因素作为限制条件,利用遗传算法求解后,求解方案有效降低了分拣系统分拣时间,优化幅度为9.86%。
作者: 李星
专业: 物流工程与管理
导师: 邹霞;沈长鹏
授予学位: 硕士
授予学位单位: 山东财经大学
学位年度: 2022
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