64800字硕士毕业论文现代双伸缩堆垛机标准化研究
论文类型：硕士毕业论文
论文字数：64800字
论点：算法,堆垛,调度
论文概述：
摘要 本文针对双伸位堆垛机立体库的库位编码问题提出了归一化处理思想和单点双向扩展方法，打破了传统的最低能耗思想，建立了两级库位编码，根据入出库货物统计质量的排列和优化后
论文正文：
现代双伸缩堆垛机标准化研究
引言:对传统三维图书馆排班问题的原有研究不能完全适应新形式三维图书馆面临的新问题。此外，三维图书馆的规模也在不断增加，从原来的几百个“位置”增加到几千个甚至几万个“位置”。面对解决问题规模的增大，设计一种适用于解决大规模问题的有效优化算法是非常必要的。它是由本站的硕士论文中心组织的。
简介
课题研究背景
随着现代科学技术、工业生产和流通的发展，“物流”的概念逐渐被人们所接受。物流已经成为人们生活中不可或缺的一部分，物流的巨大潜力有待发掘。然而，仓储是现代物流流通枢纽的关键节点。仓储业的发展如果跟不上时代，必然会导致整个物流流通环节的中断，不利于现代经济的健康发展。自动化立体仓库作为物流系统中的一种重要存储形式，正受到越来越多的关注。由于它具有节省占地面积、提高空之间的利用率、库存容量大、自动存取频率高、减少人力资源、管理方便、操作准确、安全性和可靠性强等优点。[2]，近年来在世界各国发展迅速。
1959年，世界上最早的高层货架仓库在美国[建成3]，1963年，它首次在仓库操作中使用计算机进行控制和管理。此后，日本、德国等工业发达国家也相继开发了自动化立体仓库，其中日本发展速度最快，成为世界上自动化立体仓库数量最多的国家之一。
中国从20世纪70年代末到80年代初开始引进自动化立体仓库技术，主要来自日本和德国。自1980年由机械部北京起重运输机械研究所开发的中国首个15m高自动化仓库投入使用以来，自动化仓库的研究和应用在中国得到了长足发展，[f5l在汽车、医药、化工、食品、电子、军事、烟草、零部件等行业的应用逐年增加。其中最典型的代表是中国领先的家电企业海尔集团国际物流中心的立体仓库。仓库高22米，有180-56个标准位置，包括两个主要的原材料和成品自动化物流系统，实现了现代物流的自动化和智能化。全自动立体仓库主要建在一些大型企业中使用。旨在节能环保的“绿色仓库[6号”已在部分企业成功使用。自2008年以来，大型自动化立体仓库项目主要包括:江苏洋河啤酒厂拥有18000多个货位的成品自动化立体仓库；北京高等教育出版社拥有4万个货位的自动化立体仓库；伊利集团等拥有万个货位的自动化立体仓库。据不完全统计，中国建成的立体仓库超过2000个，自动化立体仓库超过600个。与发达国家相比，在数量、自动化程度、信息处理、可靠性等方面仍有很大差距。流行率仍然很低。美国
ADL公司调查称，1988年，全球在自动化存储和处理设备方面的市场投资约为20亿美元，1995年上升至3.5亿美元。到21世纪初，其市场规模翻了一番，达到70亿美元。据此，预计自动化仓库的市场增长率将达到6-5%左右。目前，我国物流业已成为十大产业调整计划之一，充分体现了党中央、国务院对其发展地位和作用的认可。上海已将立体仓储和立体平面仓储的发展列为上海的五大支柱产业之一。这表明，随着物流业的发展，自动化立体仓库就像一块正在开发的“处女地”。广阔的市场空必将加速其发展，成为推动企业经济发展的重要力量源泉之一。因此，与自动化仓库相关的课题正在成为生产领域的热门研究课题，他们的
研究成果也促进了他们技术水平的不断提高。
2.研究的意义和目的
在自动化立体仓库中，高层货架和铁路隧道堆垛机是重要的组成部分。仓库的运行效率取决于10个堆垛机的工作效率。除了堆垛机自身的设计性能参数外，堆垛机的运行调度也成为影响仓库效率的关键因素。因此，研究堆垛机的运行调度对于提高立体仓库的运行效率，提高仓库的存储效率，降低系统维护成本具有重要意义。
随着立体仓库市场需求的多元化发展，开发立体仓库的单位对仓库设计类型进行了相应的调整。立体仓库的类型多样，不同的分类方法有不同的分类。例如，根据堆垛机的行走方式，可分为:直路式、转弯式和转弯式。根据货架上纵向商品的数量，有:单商品位、双商品位和多商品位。根据货架排列，有:单深度型、双深度型(也称为双延伸位置)、双深度型等。本课题研究的双伸缩堆垛机是为了满足一些用户在节约输入成本和实现更高存储容量方面的需求而设计的。它以其十大独特优势(见第2.3节)在实际应用中迅速推广，具有广阔的市场前景和发展前景空。对传统三维图书馆排班问题的原有研究不能完全适应三维图书馆新形式所面临的新问题。此外，三维图书馆的规模也在增加，从最初的几百个请求增加到几千个甚至几万个请求。面对问题规模的增大，设计一种适用于解决大规模问题的有效优化算法也是非常必要的。因此，本课题的研究具有重要的理论价值和工程应用价值。
本研究的目的是解决十个方向上的双延伸堆垛机的调度问题。一方面是寻找一种合理有效的优化方法来解决选址问题，从而指导工程项目的实际应用。另一方面，找到一种有效的优化算法来解决双扩展堆垛机拣选作业的调度问题，既能满足实际工程的实时性要求，又能达到更好的优化效果，即以更小的成本获得更大的效益，所设计的优化算法可以在不缺乏通用性的情况下扩展到解决传统单深度堆垛机的调度问题。
3.国内外研究现状[/BR/]对于自动化立体仓库的调度问题，国内外学者主要从选址、复合作业、拣选作业、换库作业和运输系统等方面对调度优化进行了广泛的研究。除了1.4节中提到的主要经典算法之外，所采用的优化算法包括禁忌搜索算法、Petri网、专家系统、蚁群算法、粒子群算法以及各种改进算法。
国外文献“7”利用遗传算法研究在线调度系统，包括设备调度和存储策略的优化。文献遗传算法在自动化立体仓库与机器集成研究中的应用[j]nt j . advmanuftheol，2003，22:932-9 spit 0
感谢5-6
摘要6-7
摘要7
1引言11-16
1.1研究背景11-12
1.2研究的意义和目的12-13
1.3国内外研究现状13-14
1.4经典最优调度算法研究的主要内容14-15
1.5-15 2.3双伸缩堆垛机立体仓库20-21 [/BR/] 2.4双伸缩堆垛机作业调度21-28[/ BR/] 2.4.1作业表21-27 [/BR/] 2.4.2作业流程27-28 [/BR/] 2.4.3作业调度目标28 [/ Br/] 2.5摘要28-29
3双伸缩堆垛机存储空间静态分配优化研究29-36 [/br 3.2.2位置分配中的问题30-31
3.3位置分配优化模型分析31-33
3.4模拟验证33-35
3.5摘要35-36
4遗传算法36-41
4.1遗传算法简介36-37 [/BR/] 4.1.1遗传算法发展史36 [/BR/] 4.1.2遗传算法的应用领域36-1 4.3摘要40-41
5单亲遗传算法41-44 [/BR/] 5.1单亲遗传算法简介41
5.2单亲遗传算法41-42 [/BR/] 5.3单亲遗传算法和传统遗传算法42-43 [/BR/] 5.4摘要43-44
6双延伸堆垛机拣选作业路径优化44-71 [/BR/] 6.1拣选分析 6.1.3双程堆垛机的拣选作业和旅行推销员问题47-49 [/BR/] 6.2双程堆垛机拣选作业的遗传算法49-53
6.2.1算法实现方法49-52
6.2.2算法具体步骤52-53
6.3单亲遗传算法解决双扩展堆垛机拣选作业53-56
6.3.1算法实现方法53-55[/BR// 6.4.2算法59的实施
6.5案例分析59-70
6.5.1遗传算法案例验证61-63
6.5.2单亲遗传算法案例验证63-66
6.5.3单亲遗传算法案例验证66-68
6.5.4三种算法的比较验证68-70
6.6总结70-71
结论77 请选择工程硕士学位论文的渠道:尹永升，劳.基于类的单位负载自动存储和检索系统排序规则的动态选择[j]工人ntj . advmanuftheol，2006 .29: 1259-1266
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在中国，山东理工大学田忠辉等人提出了几个影响仓库运行效率的优化调度问题，并提出了一种混合遗传算法来解决十个固定货架上拣选作业的优化问题。浙江大学的刘赛男、柯英林等人提出了库区分配策略和位置分配策略的位置分配优化问题的数值模型，并采用基于10个帕累托最优解的遗传算法进行求解，使得库区位置分配合理，提高了存储效率。西安科技大学的吐温和傅卫平提出了一种基于遗传算法/层次分析法的优化方法来优化自动化立体仓库的存储和配送调度规则。马永杰和蒋兆元研究了堆垛机的备用位置策略。使用多粒子重心法，通过从格拉斯曼空到仿射空的映射获得堆垛机的待机位置；鞍山师范大学的刘陈其等人提出用蚁群算法解决拣选作业的优化问题，取得了良好的优化效果。文献“17”将粒子群优化算法应用于堆垛机运行路径的研究，对提高堆垛机工作效率有一定的作用。文献“181”研究了专家系统在三维仓库调度中的应用，结果证明其方法是可行的。
总之，国内外研究者“19-24”采用不同的方法对自动化立体仓库的调度问题进行了广泛的研究，并取得了一定的成果。它们在现代物流和仓库的动态调度中发挥了重要作用，但仍有一些问题需要进一步解决。例如，研究模型是理想化的，许多研究成果仍然停留在理论上，没有在实践中推广。实例的选择对优化结果有不同的影响，主要针对小规模问题，缺乏统计分析。对优化结果给予了更多关注，而对优化解与程序优化调度时间之间的协调对实际工程应用的影响考虑不足。其中大部分是针对传统仓库调度的研究，较少涉及新仓库调度问题。
4.经典的最优调度算法[/BR/]大多是组合最优调度问题，包括约束和无约束情况。解决这类问题的经典优化方法如下:
(1)启发式算法(HA)
基于现有研究领域中有待解决的实际问题，提出了一种直观的或经验的构造算法，以可接受的计算成本找到最佳解，但所得解的最优性并不保证。该算法相对简单，需要少量计算。得到的解决方案能够满足一些实际问题的要求。然而，该算法依赖于实际问题、经验或设计者十次以上，因此有时获得的解决方案很差，Ifn b \' \'不具有全局有效性。
(2)模拟退火算法(sa >
是一种基于十步迭代求解策略的随机优化算法。十步物理中固体物质的退火过程类似于一般的组合优化问题，因此可以模拟物理退火来研究组合优化问题。设定特定的初始温度。随着退火过程的进行，温度参数不断降低，目标函数的全局最优解随机出现在解空中。该算法具有通用性，易于实现，但耗时长，效率低。
(3)遗传算法(GA)
一种基于达尔文进化论和孟德尔遗传学的全局随机搜索优化算法。目前，遗传算法已成为解决组合优化问题的有力工具，并在实际应用中得到广泛推广。
(4)人工神经网络(AN2简称
是利用神经网络的协同并行计算能力构造的优化算法。该算法可以解决复杂的优化问题，但容易陷入局部最优。
参考
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