理論性強，有借鋻意義

●1 緒論…………………………………………………………………………1 1.1 研究背景……………………………………………………………1 1.2 問題提出、研究目的和意義…………………………………………1 1.3 相關文獻綜述………………………………………………………5 1.3.1 訂單揀選策略研究總體情況………………………………5 1.3.2 訂單揀選路線規劃…………………………………………9 1.3.3 揀貨員堵塞…………………………………………………111.3.4 訂單揀選的動態性與不確定性……………………………131.4 研究內容、思路與邏輯結構………………………………………172訂單分批與揀選路線規劃研究理論基礎…………………………………212.1 引言…………………………………………………………………212.2 單區塊倉庫布局及其常用訂單揀選路線規劃方法………………222.3 多區塊倉庫布局及其常用訂單揀選路線規劃方法………………292.4 常用訂單分批策略…………………………………………………352.4.1 種子選取規則………………………………………………362.4.2 訂單附加規則………………………………………………442.5 本章小結……………………………………………………………493 基於偏離度的單揀貨員訂單揀選路線規劃………………………………513.1 引言…………………………………………………………………513.2 基於偏離度的訂單揀選路線規劃算法……………………………523.2.1 偏離度定義…………………………………………………533.2.2 基於偏離度的通道訪問策略………………………………553.2.3 多區塊倉庫下的算法流程構建……………………………613.3 偏離度算法的仿真實驗……………………………………………623.3.1 實驗設計……………………………………………………623.3.2 實驗結果……………………………………………………633.4 偏離度算法實驗結果分析與討論…………………………………683.5 本章小結……………………………………………………………704考慮雙揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃…………………………………724.1 引言…………………………………………………………………724.2 雙揀貨員堵塞問題描述……………………………………………734.2.1 雙揀貨員堵塞定義與分類…………………………………734.2.2 雙揀貨員揀選問題假設……………………………………744.2.3 考慮雙揀貨員堵塞的揀選路線評價模型…………………754.3 考慮雙揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃算法……………………774.3.1 算法初始化…………………………………………………784.3.2 邏輯距離的定義與取值……………………………………794.3.3 蟻群構建路線………………………………………………834.3.4 信息素更新機制……………………………………………844.3.5 災變機制……………………………………………………864.4 A-TOP算法的仿真實驗……………………………………………864.4.1 實驗設計……………………………………………………864.4.2 實驗結果……………………………………………………894.5 A-TOP算法實驗結果分析與討論…………………………………984.5.1 倉庫布局對揀選服務時間影響……………………………984.5.2訂單屬性對揀選服務時間影響…………………………1004.5.3倉庫布局對等待時間的影響……………………………1014.6本章小結…………………………………………………………1025考慮多揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃………………………………1045.1引言………………………………………………………………1045.2多揀貨員堵塞與不確定信息問題描述…………………………1055.2.1多揀貨員堵塞……………………………………………1055.2.2不確定信息………………………………………………1075.2.3考慮多揀貨員堵塞的揀選路線評價模型………………1075.3考慮多揀貨員堵塞的訂單揀選路線規劃算法…………………1095.3.1確定信息下多揀貨員訂單揀選路線規劃算法…………1095.3.2不確定信息下多揀貨員訂單揀選路線規劃算法………1105.4A-MOP與A-MOP-N算法的仿真實驗…………………………1135.4.1實驗設計…………………………………………………1135.4.2A-MOP實驗結果………………………………………1155.4.3A-MOP-N實驗結果……………………………………1235.5A-MOP與A-MOP-N實驗結果分析與討論……………………1295.5.1確定信息環境下實驗參數影響…………………………1295.5.2不確定信息環境下實驗參數影響………………………1305.6本章小結…………………………………………………………1316在線訂單的實時分配與揀選路線規劃…………………………………1336.1引言………………………………………………………………1336.2在線訂單實時分配問題描述……………………………………1356.2.1在線訂單繫統……………………………………………1356.2.2訂單分配與路線規劃評價模型…………………………1366.3Green-Area算法…………………………………………………1386.3.1綠區的定義………………………………………………1386.3.2S-Shape的綠區……………………………………………1406.3.3LargestGap的綠區………………………………………1436.3.4路線實時調整……………………………………………1476.4Green-Area算法的仿真實驗與結果分析………………………1496.4.1實驗設計…………………………………………………1496.4.2實驗結果…………………………………………………1516.4.3結果分析…………………………………………………1646.5本章小結…………………………………………………………1657總結與展望………………………………………………………………1677.1全書總結…………………………………………………………1677.2研究展望…………………………………………………………170參考文獻……………………………………………………………………173附錄…………………………………………………………………………192附錄1S-Shape下綠區判定規則偽代碼……………………………192附錄2LargestGap下綠區判定規則偽代碼…………………………195

本書從實際項目實踐出發，以蟻群算法、信息共享等方法與技術為基礎，從訂單分批與揀選路線規劃及其相關環節的策略設計上著手嘗試解決訂單揀選作業中由復雜性、動態性和不確定性產生的問題。針對多區塊倉庫，本書分別設計了針對單揀貨員的基於偏離度的訂單揀選路線規劃算法、針對雙揀貨員和多揀貨員的基於蟻群算法的考慮堵塞的訂單揀選路線規劃算法、針對在線訂單的訂單分配與路線規劃算法Green-Area。所設計算法效率均在各自仿真實驗中得到驗證，與傳統方法相比有很強的實用性。

陳方宇 著

作為供應鏈的必要組成部分，倉庫的主要作用是在供應鏈各個環節間提供緩衝以調節因產品季節性、批量生產運輸、多供應商產品整合配送及個性化定制服務等因素帶來的物料流轉的波動。市場競爭的加劇意味著需要對產品配送網絡的設計和運營不斷地進行改進，這就轉變為倉庫提高運營效率的需求。隨著更多企業開始將削減成本和提高生產效率的工作重心放在其組織內部的倉儲設施和配送中心上，訂單揀選作業開始受到管理人員和研究學者的重視[1-2] 。訂單揀選是為了響應客戶訂單需求，而從倉儲區或緩衝區收集貨物的作業過程，在人工作業倉儲繫統中，訂單揀選是最消耗人力成本的運作環節，而在自動化倉庫中，則是最消耗資源成本的運作環節[1] 。因此，倉儲管理的研究人員都將訂單揀選視為提高生產率的關鍵措施。 近年來，在制造和配送領域的一些變化更是使得訂單揀選作業流程的設計和管理變得更加重要和復雜。制造領域更多地采用如準時生產制（just-in-t等