【摘 要】
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电商背景下的客户订单呈现出多品种、小批量、高频次等特点,给仓库拣选工作带来很大的挑战。为提高拣选效率,在订单完全拆分的分批策略和组合优化的行走策略下,设计了以总服
【机 构】
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重庆交通大学经济与管理学院,电子科技大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71471024,71702016),教育部人文社科研究青年基金资助项目(20YJC630156),2020年重庆市教育委员会人文社会科学研究规划资助项目(20SKGH080)
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电商背景下的客户订单呈现出多品种、小批量、高频次等特点,给仓库拣选工作带来很大的挑战。为提高拣选效率,在订单完全拆分的分批策略和组合优化的行走策略下,设计了以总服务时间最小、分区工作量平衡度最优和二次分拣效率最高的多目标分区拣选模型。由于3个目标函数之间存在矛盾,设计了NSGA-Ⅱ算法对多目标优化模型进行求解。通过数值实验,与传统的不拆分订单的分区拣选系统对比,发现在订单批量环境为[1,4]时,分别使总服务时间减少了43.88%,平衡度改善了84.61%,并分析了区域个数、订单总数和订单批量环境对系统效率
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