存储拣选一体化系统的货位优化研究

范鑫+王成林

摘 要：文章在结合存拣一体化系统特点的基础上确定了系统的货位编码体系，在货位编码完成后构建了多目标的货位优化模型，同时借助Matlab软件对模型进行了求解，通过对结果的分析证明了模型的合理性及求解的准确性，优化后的系统缩短了出库时货物的移动距离，提高了系统的作业效率，为系统在配送中心的应用奠定了基础。

关键词：存拣一体化；配送中心；货位优化

Abstract： In this paper， based on the characteristics of the storage and sorting system， the system of the cargo space coding system is established. After the completion of the cargo space coding， the multi-objective cargo space optimization model is established. At the same time， the model is solved by Matlab software， the result shows that the model is reasonable and the accuracy of the solution is improved. The optimized system shortens the moving distance of goods and improves the working efficiency of the system， which lays a foundation for the application of the system in the distribution center.

Key words： warehouse-picking integration； distribution centre； slotting optimization

1 存储拣选一体化作业系统

存储拣选一体化作业系统是为了实现配送中心存储拣选功能一体化的作业模式、快速响应订单需求而提出的。是一种基于带式输送的动态存储机构和动态拣选机构相结合的自动货物存拣系统，通过带式输送机实现动态存储机构与动态拣选机构联动的运行模式，其中动态存储机构由动态存储单元组成，每个动态存储单元由若干个标准单元货位构成。系统模型如图1所示。

2 系统的货位编码方案设计

存拣一体化系统的最小控制单元是标准单元货位，系统按照货物尺寸进行货位分配，每个货物在存储时可能占据一或多个标准单元货位。系统的货位在编码时采用目前仓储使用较为广泛的地址式编码法，按照单元货位在存储区的位置编码，依據储区、存储机构的排、列、层、标准单元来锁定货物的位置。确定存拣一体化系统的五位编码方式为：区号+排号+列号+层号+标准单元货位号，例如货位编码为A（1，1，1，1）指的是A区第1排第1列第1层的第1个标准单元货位。图2以A储区内第1排存储机构为例，货位的编码方案如图所示。

3 系统的货位优化方法

在存拣一体化系统货位编码完成的基础上，为了能够实现高效率地拣选作业，现结合系统的作业特点对系统进行货位优化。系统货位优化时，首先应确定货位优化的目标，其次应对优化问题进行详细描述，之后建立系统的货位优化模型，最后借助Matlab软件实现模型仿真。

3.1 优化目标的确定

根据不同配送中心的实际情况，系统货位优化的目标会有所区别。现结合系统的特点，本文以出库效率、存储机构的稳定性、各巷道的工作量为考虑因素，提出了系统出库效率最高、存储机构重心最低、各巷道拣选机构工作量平衡三个优化目标。

3.2 优化问题的描述

在货物入库前首先要给货物分配合理的货位，根据配送中心的订单信息，尽量将经常同时存取的货物存储于同一动态存储单元中。例如在医药配送中心中，由于实际需要，具有相似功能的药品经常需要同时进行存取。为了保证存取效率，可以将药品分为不同的品项，属于同一品项的药品具有相似的功能。应用了存拣一体化系统的医药配送中心在货位分配时，需将同一品项的药品存放在同一存储单元。

存拣一体化系统的货位优化采取逐步优化的策略，优化分为两步，第一步以动态存储单元为研究对象，确定目标函数，建立模型并求解，完成动态存储单元的优化。第二步在存储单元优化完成的基础上，以标准单元为研究对象对存储单元中的货物进行优化，按货物出入库频率的高低对每个存储单元内货物的存储位置重新排列，将出入库频率高的货物置于靠近出入库端口的位置，出入库频率低的置于远离出入库端口的位置。

在第一步的优化中，某储区有动态存储机构i排，每排j列k层，将距离配送中心出货区最近的排记为第1排，最近的列记为第1列，将存储机构底层记为第1层（见图3），处于第x排y列z层的货物，记为x，y，zx=1，2，…，i； y=1，2，…，j； z=1，2，…，k。

3.3 货位优化模型的构建研究

基于以上分析，本文构建了以出库时间最短提高出库效率、重心最低保证存储机构稳定性、各巷道拣选机构工作量平衡三个目标的货位优化模型。

3.3.1 基于出库时间最短的货位优化目标

本文设计的存拣一体化系统，坐标为x，y，z的存储单元在出入库过程中，其出入库的时间由三部分组成，动态拣选机构沿y方向和z方向的运动时间以及输送系统沿x方向的运动时间，计算出库时间时，拟定该存储单元内的货物全部出库。

提高出库效率最直接的途径就是通过缩短出库时间来实现，而缩短拣选距离是缩短出库时间的关键。

对存拣一体化系统而言，货物的移动是沿着三个方向进行的，货物坐标为x，y，z，则货物沿三个方向的移动距离分别为：

3.3.3 基于存储机构稳定性的优化目标

系统中每一个的动态存储机构都是有额定承重的，为提高机构的稳定性应遵循“上轻下重”的分配原则，尽量将重的货物存储于机构的下层，轻的货物存放于机构的上层。货物的稳定性取决于其重心的位置，重心越低稳定性越强，同理提高机构稳定性的方法就是尽量降低机构的重心，计算若干物体的重心方法为：

模型的约束：

在构建模型时，在优化目标确定完成之后，还应确定目標函数成立的约束条件，本模型应当满足货位的承重限制、存储空间的限制、存放SKU数的限制。

（1）货位的承重限制

货位承载重量限制是指存储在每个动态存储单元上的货物都不能超过其额定载荷，这是存储机构的规格约束。

4 基于Matlab软件的实证研究

4.1 数据的处理分析研究

在系统货位模型构建完成的基础上，将存拣一体化系统运用于某配送中心储区，并根据储区货物的实际信息，检验模型及算法的可行性。

将系统运用于该配送中心的同一存储区域内，其中动态存储机构6排5列5层，动态拣选机构3台，设备相关参数（见表1）。从该配送中心的货物中选取50种具有代表性货物的信息，将这些货物存放于存拣一体化系统中，初始的货位采用随机分配的原则，货物的位置信息（见表2），通过上文建立的模型进行货位优化。

按上文所述的优化过程，在第一步优化过程中，首先以动态存储单元为优化对象，同一个动态存储单元的货物视为同一货物，该存储单元货物质量为单元内货物的总质量，出库率为该单元内货物的概率统计的计算结果，对数据进行整合处理，处理结果（见表3）。

4.2 基于Matlab的仿真及仿真结果的分析

在运用Matlab遗传工具箱的求解中，编码方式采用实值编码，种群规模为150，交叉概率选择0.7，变异概率为0.01，代沟选择0.9，最大遗传代数为100。其中存储单元的数量为33，由之前的编码方式可知，每条染色体有33个基因，99个整数。利用Matlab建立了150行99列的矩阵。对三个目标函数解的变化及种群均值的变化进行追踪，结果（见图4、图5、图6）。

根据对三个目标函数追踪图的分析，三个目标函数随着迭代次数的增加，值都在下降。其中，第一目标函数在迭代20次后有较为明显的下降，迭代40次左右趋于稳定，第二目标函数在迭代60次后趋于稳定，迭代初期波动性大。第三目标函数总体下降幅度平稳，走势平缓，迭代50次后趋于平稳。优化后的33个存储单元的存储方案见表4。

第二步的优化，在各存储单元优化完成的基础上，将优化完成后每个存储单元中的货物按照其出入库频率进行排序，频率高的放置于距离出入库端口近的标准存储单元上，最终50种货物的存放位置见表5。

通过以上分析可知，采用遗传算法解决存拣一体化系统的货位优化问题时，虽然求解最终无法得到最优解，但可以在短时间内得到一个较为满意的近似最优解。经具体仿真证明，运用遗传算法解决系统货位优化问题具有良好的可操作性、可实现性。

经过货位优化后的存拣一体化系统，系统的空间利用率较之前提升10%以上，货物出库时间较优化前明显缩短，拣选效率提高20%以上，高效作业的存拣一体化系统为功能一体化配送中心的设计提供了依据。

5 小 结

本文在存拣一体化系统货位编码体系明确的基础上，构建了针对本系统的多目标货位优化模型，并借助Matlab软件求解了模型，验证了模型的可行性及解的合理性。经过货位优化后的存拣一体化系统缩短了货物在出入库时移动的距离和作业时间，能够更充分地利用存储空间，为该系统在配送中心中的应用奠定了基础。

参考文献：

[1] 陈琪. 仓储货位优化问题的研究[D]. 沈阳：东北大学（硕士学位论文），2013.

[2] 王梦楠. 基于遗传算法的物流中心货位优化研究[D]. 大连：大连海事大学（硕士学位论文），2011.

[3] 蔡佳. 医药自动化立体仓库货位优化研究[D]. 长沙：湖南大学（硕士学位论文），2011.