考虑货位共享和不确定性的多载具自动化存取系统作业优化研究

This project focuses on the theories and methods of operation optimization in multi-shuttle Automated Storage and Retrieval Systems (AS/RS) considering the share storage and uncertainties. Multiple unit loads can be stored and retrieved simultaneously in a trip of multi-shuttle AS/RSs. It results into the improvement of operational efficiency and large application potential of multi-shuttle AS/RSs. Few studies on have yet covered the operation optimization in multi-shuttle AS/RSs. Due to the characters of multi-shuttle AS/RSs, applying share storage has natural advantages in multi-shuttle AS/RSs. Moreover, the uncertainties in warehouse operation are increasing. From the viewpoints of shuttle number generalization and integrated optimization, the study establishes the theory and model system of operation optimization taking into consideration share storage and typical uncertainties. Several typical scenarios are designed according to different location/ item information and uncertainties sources. The operation optimization problems in multi-shuttle AS/RSs under different scenarios are formulated by mathematical modelling. The efficient algorithms which are suitable to problem sizes are designed to solve the corresponding models. Based on the models and algorithms, effective decision-making tools are developed to support the fine and stable operation in multi-shuttle AS/RSs.

本项目研究考虑货位共享和不确定性的多载具AS/RS作业优化理论和方法。多载具AS/RS一次行程能够同时存取更多的货物单元，能够显著提升存取作业效率，应用潜力较大。针对该新型仓储系统的作业优化研究才刚刚起步。多载具AS/RS的作业特点决定其应用存取货位共享具有天然的优势，而且仓库运作面临不确定性因素日益增多，需要仓库作业具有较好的抗干扰性。本项目尝试将货位共享和多载具AS/RS面临的典型不确定因素融入到多载具AS/RS作业优化中，以泛化载具数量和集成优化的视角，建立考虑货位共享和不确定性的多载具AS/RS作业优化理论方法和模型体系。研究根据不同的货位货物信息和不确定因素的来源，对多场景下的多载具AS/RS作业优化问题进行建模，设计与其问题规模相适应的有效求解算法，为实现多载具AS/RS的精细化和稳定性运作提供决策支持。

仓储业以机器替代人的趋势日益明显，多载具(multi-shuttle)自动化存取系统（Automated storage and retrieval system,简称AS/RS）作为新型的自动化存取系统逐渐被广泛应用。采用货位共享的作业模式，多载具AS/RS作业中可以减少货位的访问数量（由2n减少到n+1），直观地减少行程距离，充分发挥多载具AS/RS的优势。多载具AS/RS同其他仓储系统一样，在动态复杂的供应链环境下，需要应对诸多不确定的因素。本项目从考虑货位共享和不确定性的角度对多载具AS/RS的货位分配、作业调度、路径顺序等关键运作问题进行研究。目前已发表或已录用了7篇论文，其中2篇被SCI检索，5篇被EI检索，基于该项目指导了6篇硕士学位论文，其中一篇被评为清华大学校级优秀硕士学位论文。主要的具体成果报包括：（1）针对存取货指令货位信息不同的场景，本项目开发了考虑货位共享多载具AS/RS存取货作业调度和货位分配的联合优化模型，模型可以涵盖多个同类存货指令或多个同类取货指令的情况，设计开发了不同的算法来求解不同规模的问题，并验证和对比的算法的性能和绩效；（2）针对常见的高优先级订单不确定到达的情况，本项目从紧急插单和主动预留两个角度开发多载具AS/RS取货作业规划模型，设计了基于确定性模型和仿真模型的综合算法来求得较优解，通过对比发现紧急插单策略能在减少系统波动的同时有效降低总延误成本；（3）针对规划周期内载具可能发生故障需要即时调整作业方案的场景，本项目将考虑载具故障的多载具AS/RS作业调度问题抽象为随机整数规划模型，并通过数值实验验证了该方法在处理多种不确定性载具故障时具有较好的鲁棒性；（4）扩展研究与多载具AS/RS类似的紧致型仓储系统的优化问题，开发了考虑堆垛机加减速度特性的多深度紧致型仓储系统的优化设计模型和工具；（5）将多载具AS/RS的运作优化方法扩展到多料箱无人叉车场景， 开发了多料箱无人叉车的拣选路径规划整数规划模型，设计变邻域搜索算法对大规模算例进行求解；（6）将原有提高作业效率的优化视角拓展为降低作业能耗的优化视角，开发了面向能耗优化的多载具AS/RS作业调度和货位分配的模型和方法。