抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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注文採取は,その一次開発分野がその時間消費特性による経路選定最適化である,最も労働力があり,資本集約的倉庫運用である。Order Packing Routing Problemは,運転者が採取位置を訪問し,輸送ユニットを構築するためにアイテムを収集するとき,負荷制約を有する車両経路選定問題の特別なケースである。積層と安定性の課題が規則化されたアイテムの採取の間に関連しており,正確な経路選定アルゴリズムは利用できないので,次数抽出演算子は順序採取リストを配列するために大きな課題を持っている。それらは,製品特性,順序ピッキングリスト特性,およびオーダーピッキングシステム特性のようないくつかの因子を考慮に入れるべきである。提案した研究の目的は,工業的に関連するが,ほとんど議論されていないが,積層特性に基づく順序採取順序付けが必要であるとき,より客観的な意思決定を行うために,より客観的な意思決定を支援することである。本論文では,パレットロード特徴(OPRP-PLF)に基づくOrder Packing Routing問題を定義し,それに対する細菌的意味アルゴリズム(BMA)に基づく解を提示した。これを,シミュレーテッドアニーリング(SA)アルゴリズムと比較した。BMAは既に巡回セールスマン問題(TSP)に適用されているが,定義されたOPRP-PLFには使用されていない。本論文では,いくつかのBMA演算子について述べ,それらのほとんどはSAに基づく決定で完了できる代替案を持つ。SA方法論によるBMA演算子を使用することは,提案したアルゴリズムの新規性であり,それはグローバル最適化へのより速い近似をサポートする可能性があった。BMA演算子の可能な組合せを,より短い,より長いオーダーのピッキングリストで評価し,同じベースでSAアルゴリズムと比較した。シミュレーション結果は,ユニット負荷再構成を可能にすることが,リードタイムを採取する順序を減少することができて,開発したBMAアルゴリズムが,SAアルゴリズムよりOPRP-PLFのためにより効果的であることを強調した。本論文では,SA結合BMA演算子が,より短い(約20の記録)次数抽出リストの場合に,SAのない演算子よりもより効果的であると結論した。より短いリストは,倉庫の最も一般的に発生しているオーダーピッキングリストであるが,SA結合BMAオペレータは,OPRP-PLF最適化の有効性を増加させることができる。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】