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基于多目标 Pareto 混合优化遗传算法的配送中心货位优化研究—以迪卡侬(昆山)配送中心为例

Study on Distribution Center Cargo Slot Optimization Based on Multi-objective Pareto Hybrid Genetic Algorithm:In the Case of Decathlon(Kunshan) Distribution Center

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【作者】 马汉武孟国曦

【Author】 Ma Hanwu;Meng Guoxi;School of Management,Jiangsu University;

【机构】 江苏大学管理学院

【摘要】 阐述了迪卡侬(昆山)配送中心的高层货架区在夜间货物整理时的货位优化问题,根据时间、空间优化目标,建立了该配送中心的货位优化模型,并提出了基于整数编码的多目标Pareto混合遗传算法求解该模型,该算法将共享函数引入小生境技术、精英保留策略和Pareto解集过滤器,增加了群体的多样性、解的多样性,高效地解决物流配送中心货位优化问题。算例结果表明:经过100次迭代后的货位分配方案更有效率,货物出入库的效率比优化前提高了52.02%,货架的稳定性提高了64.31%,货位分配布局更加有序合理。

【Abstract】 In this paper, we illustrated the cargo slot optimization problem of the high- level rack area of the Decathlon(Kunshan) Distribution Center in night- time cargo sorting activities, built the cargo slot optimization model of the distribution center, and proposed a multi- objective Pareto hybrid genetic algorithm based on integer encoding to solve it. Then using a numerical example, we demonstrated that the cargo slot allocation plan derived using the algorithm proposed could lead to more efficient inbound and outbound operation and cargo slot arrangement.

  • 【文献出处】 物流技术 ,Logistics Technology , 编辑部邮箱 ,2013年23期
  • 【分类号】F259.27;F721;F224
  • 【被引频次】5
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