本书从实际项目实践出发，以蚁群算法、信息共享等方法与技术为基础，从订单分批与拣选路线规划及其相关环节的策略设计上着手尝试解决订单拣选作业中由复杂性、动态性和不确定性产生的问题。针对多区块仓库，本书分别设计了针对单拣货员的基于偏离度的订单拣选路线规划算法、针对双拣货员和多拣货员的基于蚁群算法的考虑堵塞的订单拣选路线规划算法、针对在线订单的订单分配与路线规划算法Green-Area。所设计算法效率均在各自仿真实验中得到验证，与传统方法相比有很强的实用性。
陈方宇，湖北襄阳人，华中科技大学博士，任职中南财经政法大学。在Computers&IndustrialEngineering、JournalofIntelligentManufacturing、《系统工程学报》等国内外期刊发表SCI论文、核心期刊论文多篇，关注领域为物流与系统工程、仓库运作管理、电子商务、物联网技术与应用。
1 绪论…………………………………………………………………………1
1.1 研究背景……………………………………………………………1
1.2 问题提出、研究目的和意义…………………………………………1
1.3 相关文献综述………………………………………………………5
1.3.1 订单拣选策略研究总体情况………………………………5
1.3.2 订单拣选路线规划…………………………………………9
1.3.3 拣货员堵塞…………………………………………………11
1.3.4 订单拣选的动态性与不确定性……………………………13
1.4 研究内容、思路与逻辑结构………………………………………172
订单分批与拣选路线规划研究理论基础…………………………………21
2.1 引言…………………………………………………………………21
2.2 单区块仓库布局及其常用订单拣选路线规划方法………………22
2.3 多区块仓库布局及其常用订单拣选路线规划方法………………29
2.4 常用订单分批策略…………………………………………………35
2.4.1 种子选取规则………………………………………………36
2.4.2 订单附加规则………………………………………………44
2.5 本章小结……………………………………………………………49
3 基于偏离度的单拣货员订单拣选路线规划………………………………51
3.1 引言…………………………………………………………………51
3.2 基于偏离度的订单拣选路线规划算法……………………………52
3.2.1 偏离度定义…………………………………………………53
3.2.2 基于偏离度的通道访问策略………………………………55
3.2.3 多区块仓库下的算法流程构建……………………………61
3.3 偏离度算法的仿真实验……………………………………………62
3.3.1 实验设计……………………………………………………62
3.3.2 实验结果……………………………………………………63
3.4 偏离度算法实验结果分析与讨论…………………………………68
3.5 本章小结……………………………………………………………70
4考虑双拣货员堵塞的订单拣选路线规划…………………………………72
4.1 引言…………………………………………………………………72
4.2 双拣货员堵塞问题描述……………………………………………73
4.2.1 双拣货员堵塞定义与分类…………………………………73
4.2.2 双拣货员拣选问题假设……………………………………74
4.2.3 考虑双拣货员堵塞的拣选路线评价模型…………………75
4.3 考虑双拣货员堵塞的订单拣选路线规划算法……………………77
4.3.1 算法初始化…………………………………………………78
4.3.2 逻辑距离的定义与取值……………………………………79
4.3.3 蚁群构建路线………………………………………………83
4.3.4 信息素更新机制……………………………………………84
4.3.5 灾变机制……………………………………………………86
4.4 A-TOP算法的仿真实验……………………………………………86
4.4.1 实验设计……………………………………………………86
4.4.2 实验结果……………………………………………………89
4.5 A-TOP算法实验结果分析与讨论…………………………………98
4.5.1 仓库布局对拣选服务时间影响……………………………98
4.5.2订单属性对拣选服务时间影响…………………………100
4.5.3仓库布局对等待时间的影响……………………………101
4.6本章小结…………………………………………………………102
5考虑多拣货员堵塞的订单拣选路线规划………………………………104
5.1引言………………………………………………………………104
5.2多拣货员堵塞与不确定信息问题描述…………………………105
5.2.1多拣货员堵塞……………………………………………105
5.2.2不确定信息………………………………………………107
5.2.3考虑多拣货员堵塞的拣选路线评价模型………………107
5.3考虑多拣货员堵塞的订单拣选路线规划算法…………………109
5.3.1确定信息下多拣货员订单拣选路线规划算法…………109
5.3.2不确定信息下多拣货员订单拣选路线规划算法………110
5.4A-MOP与A-MOP-N算法的仿真实验…………………………113
5.4.1实验设计…………………………………………………113
5.4.2A-MOP实验结果………………………………………115
5.4.3A-MOP-N实验结果……………………………………123
5.5A-MOP与A-MOP-N实验结果分析与讨论……………………129
5.5.1确定信息环境下实验参数影响…………………………129
5.5.2不确定信息环境下实验参数影响………………………130
5.6本章小结…………………………………………………………131
6在线订单的实时分配与拣选路线规划…………………………………133
6.1引言………………………………………………………………133
6.2在线订单实时分配问题描述……………………………………135
6.2.1在线订单系统……………………………………………135
6.2.2订单分配与路线规划评价模型…………………………136
6.3Green-Area算法…………………………………………………138
6.3.1绿区的定义………………………………………………138
6.3.2S-Shape的绿区……………………………………………140
6.3.3LargestGap的绿区………………………………………143
6.3.4路线实时调整……………………………………………147
6.4Green-Area算法的仿真实验与结果分析………………………149
6.4.1实验设计…………………………………………………149
6.4.2实验结果…………………………………………………151
6.4.3结果分析…………………………………………………164
6.5本章小结…………………………………………………………165
7总结与展望………………………………………………………………167
7.1全书总结…………………………………………………………167
7.2研究展望…………………………………………………………170
参考文献……………………………………………………………………173
附录…………………………………………………………………………192
附录1S-Shape下绿区判定规则伪代码……………………………192
附录2LargestGap下绿区判定规则伪代码…………………………195
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