波次分区拣货时装箱与货位指派问题协同优化的模型与算法

？在一种常见的周期性"波次分区拣货、整体补货"的动态环境中,货位指派和装箱问题发生的频率相同,互为优化条件,同时解决两个问题可使拣货效率获得更大的提升.研究了基于skus相关性的装箱和货位指派的协同优化问题,建立了以最小化最大分区拣货处理时间为目标的数学模型,设计了"skus对"位置交换策略,提出了基于skus相关性的sac算法和基于货位位置的nfdp算法分别来求解两个问题,在此基础上,提出了协同解决两个np-hard问题的sac-nfdp算法.测试结果表明,sac-nfdp算法性能良好,对拣货效率改进明显.