CN108921464A

CN108921464A - 一种拣货路径生成方法、存储介质及终端设备

Info

Publication number: CN108921464A
Application number: CN201810555572.4A
Authority: CN
Inventors: 邹亮; 冯如玉; 张洪斌
Original assignee: Shenzhen University
Current assignee: Shenzhen University
Priority date: 2018-06-01
Filing date: 2018-06-01
Publication date: 2018-11-30
Anticipated expiration: 2038-06-01
Also published as: CN108921464B

Abstract

本发明公开了一种拣货路径生成方法、存储介质及终端设备，所述方法包括：当接收到拣货订单时，获取所述拣货订单对应的货位标识以及各货位标识对应的货位信息；根据确定的货位标识随机生成预设数量的初始拣货路径，并将所述预设数量的初始拣货路径作为初始种群；以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径。本发明通过在规划拣货路径时，通过综合考虑拣货风险成本，并采用遗传算法来优化拣货路径，从而降低了货物损坏带来的成本，降低了物流中心的运营成本。

Description

一种拣货路径生成方法、存储介质及终端设备

技术领域

本发明涉及终端设备技术领域，特别涉及一种拣货路径生成方法、存储介质及终端设备。

背景技术

在电子商务环境中，物流成本包括以下几项：配送成本、搬运成本、存储成本及其他成本。一般拣选成本是其它堆叠、装卸和运输等成本总和的9倍，占物流搬运成本的绝大部分。因此要降低物流搬运成本，首先应从拣选作业着手改进。在物流中心的各项内部作业中，拣货作业是一项重要且繁琐的工作，能否在合理的时间内完成此项作业，直接关系着物流中心的经营成本与服务水平，因此合理的进行规划拣选路径对于配送中心运作效率有着重要的影响。

现有在规划拣货路径时，人们通常以拣货路径最短为目标，同时考虑作业时间对拣货路径进行优化，然而在电子商务这个大背景下，配送中心存放的货品繁多，同一个仓库的产品的价值与重量差异大，例如，高价值产品的价格甚至达到了低价值产品的200倍。因此，现有技术中仅关注响应速度对拣货路径的影响，而忽视了货物损坏带来的成本，这样使得高价值商品损坏的风险增加，从而提高了物流中心的经营成本。

因而现有技术还有待改进和提高。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种拣货路径生成方法、存储介质及终端设备，以达到通过优化拣货路径来降低拣货过程中货物损坏带来的成本的目的。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案如下：

一种拣货路径生成方法，其包括：

当接收到拣货订单时，获取所述拣货订单对应的货位标识以及各货位标识对应的货位信息；

根据确定的货位标识随机生成预设数量的初始拣货路径，并将所述预设数量的初始拣货路径作为初始种群；

以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径。

所述拣货路径生成方法，其中，所述以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径之后还包括：

将确定的拣货路径发送至拣货员终端，以指示拣货员按照所述拣货路径进行拣货。

所述拣货路径生成方法，其中，所述当接收到拣货订单时，获取所述拣货订单对应的货位标识以及各货位标识对应的货位信息具体包括：

当接收到拣货订单时，识别所述订单中包含的所有商品编号，并分别确定各商品编号对应的货位标识；

分别根据获取到的货位标识在预设的数据库内查找各货位标识对应的货位信息。

所述拣货路径生成方法，其中，所述根据确定的货位标识随机生成预设数量的初始拣货路径，并将所述预设数量的初始拣货路径作为初始种群具体包括：

确定货位标识的数量，并根据货位标识的数量生成预设数量的初始拣货路径；

将所述预设数量的初始拣货路径作为初始种群。

所述拣货路径生成方法，其中，所述以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径具体包括：

根据货位信息分别计算各初始拣货路径对应的拣货风险成本，并分别将各初始拣货路径对应的拣货风险成本与预设的拣货风险成本阈值进行比较；

当各初始拣货路径对应的拣货风险成本均大于所述拣货风险成本阈值时，对所述初始拣货路径依次执行交叉、变异以及进化逆转操作以生成第二代种群；

对所述第二代种群重复执行比较和遗传的步骤，直至存在拣货风险成本小于所述拣货风险成本阈值的拣货路径；

在拣货风险成本小于所述拣货风险成本阈值的拣货路径中选择拣货风险成本最小的拣货路径作为所述拣货订单对应的拣货路径。

所述拣货路径生成方法，其中，所述对所述初始拣货路径依次执行交叉、变异以及进化逆转操作以生成第二代种群具体包括：

根据预设的选择概率在所述初始种群中选取第一数量的初始拣货路径，以生成待交叉种群，其中，所述第一数量的初始拣货路径按照各初始拣货路径的拣货风险成本的升序选取；

采用预设的交叉概率从所述待交叉种群中选择若干待交叉拣货路径进行交叉操作，并分别判断各交叉后拣货路径中是否存在重复的货位标识；

当存在重复的货位标识时，采用部分映射法消除重复货位标识，以生待变异种群；

采用预设的变异概率从所述待变异种群中选择若干待变异拣货路径进行变异操作，并对变异后拣货路径进行进化逆转操作以生成第二代种群。

所述拣货路径生成方法，其中，所述采用预设的变异概率从所述待变异种群中选择若干待变异拣货路径进行变异操作，并对变异后拣货路径进行进化逆转操作以生成第二代种群具体包括：

采用预设的变异概率从所述待变异种群中选择若干待变异拣货路径，并分别在各待变异拣货路径中随机选择两个货位标识，将其对换位置，以生成各待变异拣货路径对应的变异后拣货路径；

分别在各变异后拣货路径中选择一段包含若干货位标识的子路径，并将所述子路径进行逆转以生成相应的逆转后拣货路径；

分别计算并比较各逆转后拣货路径及其对应的变异后拣货路径的拣货风险成本；

分别根据比较结果保留各逆转后拣货路径及其对应的变异后拣货路径中风险成本较小的拣货路径，并根据保留的所有拣货路径生成第二代种群。

所述拣货路径生成方法，其中，所述以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径还包括：

对所述第二代种群重复执行比较和遗传的步骤，并在不存在拣货风险成本小于所述拣货风险成本阈值的路径时，判断遗传代数是否达到预设的代数阈值；

当达到时，停止执行遗传的步骤并在最末代种群中选择拣货风险成本最小的拣货路径作为所述拣货订单对应的拣货路径。

一种存储介质，其存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上任一所述拣货路径生成方法。

一种终端设备，其包括：

处理器，适于实现各指令；以及

存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上任一所述拣货路径生成方法。

有益效果：与现有技术相比，本发明提供了一种拣货路径生成方法、存储介质及终端设备，所述方法包括：当接收到拣货订单时，获取所述拣货订单对应的货位标识以及各货位标识对应的货位信息；根据确定的货位标识随机生成预设数量的初始拣货路径，并将所述预设数量的初始拣货路径作为初始种群；以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径。本发明通过在规划拣货路径时，通过综合考虑货物的价值和重量属性，并采用遗传算法来生成拣货路径，从而降低了货物损坏带来的成本，降低了物流中心的运营成本。

附图说明

图1为本发明提供的拣货路径生成方法较佳实施的流程图。

图2为本发明提供的拣货路径生成方法中一个双区型仓库中货位的分布图。

图3为本发明提供的终端设备的结构原理图。

具体实施方式

本发明提供一种拣货路径生成方法、存储介质及终端设备，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

下面结合附图，通过对实施例的描述，对发明内容作进一步说明。

请参照图1，图1为本发明提供的拣货路径生成方法的较佳实施例的流程图。所述方法包括：

S10、当接收到拣货订单时，获取所述拣货订单对应的货位标识以及各货位标识对应的货位信息。

具体地，所述拣货订单中包含有待拣商品信息，后续可以通过所述待拣商品信息快速定位到存放这些商品的货位。所述货位标识指的是每个货位的唯一标识，其可以为货位编号、货位名称等。所述货位标识可以为系统自动设置，也可以是用户手动设置的。所述货位信息指的是各个货位标识对应的货位的信息，其至少包括：货位位置信息、货位中存放的单个商品的价格，货位中存放的单个商品的重量。在本实施例中，为了便于管理，每一种货位仅存放一种商品，因此各货位标识对应的货位信息中仅包含一个商品价格与商品重量。在实际应用中，所述货位信息还可以包括货格的尺寸数据，例如，货格的宽度，货格深度等。这样通过获取各个货位标识对应的货位信息即可准确定位到待拣货的货位。

示例性的，所述当接收到拣货订单时，获取所述拣货订单对应的货位标识以及各货位标识对应的货位信息具体以下步骤：

S11、当接收到拣货订单时，识别所述订单中包含的所有商品编号，并分别确定各商品编号对应的货位标识；

S12、分别根据获取到的货位标识在预设的数据库内查找各货位标识对应的货位信息。

具体的来说，在所述步骤S11中，当终端设备接收到拣货订单时，识别所述拣货订单包含的所有商品编号。由于在在本实施例中，每个商品编号对应一种商品，每一种商品采用一种货位进行存放，因此预先设置商品商品编号与货位标识之间的对应关系，从而可以根据获取到的商品编号依次获取各商品编号对应的货位标识。在所述步骤S12中，所述预设的数据库用于存储货位信息，并且货位信息与其对应的货位标识一一对应。通过确定的货位标识在所述数据库中查找各货位对应的货位信息，从而确定待件货位的货位信息。

S20、根据确定的货位标识随机生成预设数量的初始拣货路径，并将所述预设数量的初始拣货路径作为初始种群。

具体地，所述初始拣货路径指的是采用获取到的货位标识随机排列而生成的拣货路径。例如，获取到的货位标识分别为1、2、3、4、5，那么（1，3，2，5，4）即为一初始拣货路径，其标识各个货位的拣货先后顺序按照1，3，2，5，4的排列先后顺序依次执行。所述根据确定的货位标识生成预设数量的初始拣货路径指的是根据确定的货位标识的数量确定初始拣货路径的数量。在本实施例中，可以预先设置待拣货位标识的数量与初始拣货路径的数量之间的对应关系，后续可以根据这个对应关系来确定每个拣货订单对应的初始拣货路径的数量。例如，当待拣货位标识为10个时，设置初始拣货路径的数量为300个。所述初始种群指的是由所述预设数量的初始拣货路径组成的集合，本实施例通过对初始种群中包含的初始拣货路径进行优化来最终确定所述拣货订单对应的拣货路径。

S30、以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径。

具体地，所述拣货风险成本指的是采用各个拣货路径进行拣货可能产生的货损成本和搬运成本的和，其与待拣商品的价格、重量、货位的位置以及拣货顺序有关。所述预设的拣货风险成本阈值指的是预先设置的拣货风险成本指标，在实际应用中，可以根据物流中心的成本预算来确定所述拣货风险成本阈值，例如，拣货风险成本阈值为A元，说明一个拣货路径对应的拣货风险成本不超过A元。

由于根据一个拣货订单可以确定无数个拣货路径，通常可以采用穷举搜索法、贪婪算法、分支定界法等来确定一个较优的拣货路径。然而，当待拣货位数n较大时，会产生所谓的“组合爆炸问题”，因此启发式算法，如退火算法、遗传算法、蚁群算法等遵循预先设定的搜索机制在可行解空间中对优质的部分解空间进行搜索，从而缩短计算时间，更加符合配送中心对于响应速度的要求。其中，遗传算法具有优良的全局搜索能力，是处理复杂问题的一种鲁棒性强的启发式随机搜索算法。本实施例采用遗传算法，综合拣货风险成本生成拣货订单对应的的拣货路径。

示例性的，所述以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径具体包括：

S31、根据货位信息分别计算各初始拣货路径对应的拣货风险成本，并分别将各初始拣货路径对应的拣货风险成本与预设的拣货风险成本阈值进行比较；

S32、当各初始拣货路径对应的拣货风险成本均大于所述拣货风险成本阈值时，对所述初始拣货路径依次执行交叉、变异以及进化逆转操作以生成第二代种群；

S33、对所述第二代种群重复执行比较和遗传的步骤，直至存在拣货风险成本小于所述拣货风险成本阈值的拣货路径；

S34、在拣货风险成本小于所述拣货风险成本阈值的拣货路径中选择拣货风险成本最小的拣货路径作为所述拣货订单对应的拣货路径。

具体的来说，在所述步骤S31中，首先根据获取到的货位信息分别计算各初始拣货路径对应的拣货风险成本，在本实施例中，为了简化拣货风险成本的计算过程，采用固定存储的方式，即一种货物对应仓库中的一个货格，一个订单中待拣货物的种类至少为1个，至多为n个，n为仓库中的货格个数。一批订单由一个拣货员进行拣货，不考虑多个拣货员之间发生的拥挤。由于现在常用的为双区型仓库，其对于拣货效率的提高有很大帮助，因此本实施例以双区型仓库为例加以说明。如图2所述，其为一个双区型仓库中货位的分布图。该仓库有10个巷道以及3个横向通道，I/O为取货的起点与终点，仓库中每个货格的宽度为D1，货格深度D2，巷道宽度为D3，横向通道宽度D4，由于这几个参数可以根据实际情况测量出来，或者由用户指定，因此可以根据上述几个参数计算出各个货位之间的最短距离。例如，图2中每一个货位对应的货位信息均可以用一个长度为5的数组，其中，n标识该仓库总的货位数，例如n=1,2,3,… 400代表货位数为400；xn表示第n个货位所在的巷道号；yn表示该货位位于巷道的左侧还是右侧，当第n个货位位于巷道的左侧时，yn=0，否则yn=1;zn表示货位所在的行数；pn=代表该货位存放货物的单件价格；qn=代表该货位存放货物的重量。例如，图中灰色货位存放商品的价格为1元，重量为0.5kg，那么可以用[1,0,18,1,0.5]来表示该灰色货位。

在本实施例中，拣货风险成本计算公式为：

其中，C为拣货风险成本；为从货位i到货位j的距离；为拣货员在第k步运行时是否选择路径（i,j)的决策变量；表示在走完第k段路程后，已经取到的货物总价值；表示货损风险系数；表示在走完第k段路程后，已经取到的货物总重量；表示搬运成本转化系数；表示拣货车与地面摩擦系数；g表示当地的重力加速度。

在本实施例中，所述拣货风险成本计算公式中的各参数还需要满足下列约束条件：

其中，为从货位i到货位j的距离；为决策变量，若在第k步时，拣货员从货位i去往货位j，则，否则,n为待拣货位的种类数。约束条件(1)、(2)表示每一个货位只能被拣选一次；(3)表示每一段路径只有一个起始点和一个终点和一条线路；(4)表示所有路线必须从仓库原点开始；(5)表示所有线路必须从原点结束；(6)表示到达一个货位后必须再从这个货位出发；(7)表示路径中不存在最小回路，表示R集合中元素的个数；(8)是由作业性质决定的已经取到的货物总价值的计算公式；(9)是由作业性质决定的已经取到的货物总重量的计算公式；(10)表示当拣货员I/O点出发时没有拣货，所以，。(11)表示，和的可能取值。

通过上述公式计算得到各初始拣货路径对应的拣货风险成本之后，分别将计算得到的拣货风险成本与所述拣货风险成本阈值进行比较，当存在拣货风险成本小于所述拣货风险成本阈值的初始拣货路径时，说明该初始拣货路径满足成本预算，则保留所述初始拣货路径，并在保留的初始拣货路径中选择拣货风险成本最小的一个作为所述拣货订单对应的拣货路径，这样即完成了拣货路径的生成。

在本实施例中，由于所述初始拣货路径为随机生成，很大的概率所有的初始拣货路径的拣货风险成本均大于所述拣货风险成本阈值，即所述的初始拣货路径均不满足要求，因此执行步骤S32，对初始种群进行优化。

在所述步骤S32中，所述对所述初始拣货路径依次执行交叉、变异以及进化逆转操作以生成第二代种群具体包括：

S321、根据预设的选择概率在所述初始种群中选取第一数量的初始拣货路径，以生成待交叉种群，其中，所述第一数量的初始拣货路径按照各初始拣货路径的拣货风险成本的升序选取；

S322、采用预设的交叉概率从所述待交叉种群中选择若干待交叉拣货路径进行交叉操作，并分别判断各交叉后拣货路径中是否存在重复的货位标识；

S323、当存在重复的货位标识时，采用部分映射法消除重复货位标识，以生待变异种群；

S324、采用预设的变异概率从所述待变异种群中选择若干待变异拣货路径进行变异操作，并对变异后拣货路径进行进化逆转操作以生成第二代种群。

具体的来说，在所述步骤S321中，所述预设的选择概率指的是预先设置的选择初始拣货路径组成待交叉种群的概率，例如90%，说明要在所有初始拣货路径中挑选其数量的90%的初始拣货路径组成待交叉种群。在本实施例中，在选择初始路径的过程中以所述拣货风险成本来评价各初始拣货路径，拣货风险成本越小，说明初始拣货路径更优。因此将拣货风险成本的倒数作为各初始拣货路径（个体）的适应度值，适应度越大，个体越优，处理后的适应度函数记为1/C。例如，初始拣货路径的个数为300个，预设的选择概率为90%，那么所述第一数量为270个。然后再按照各初始拣货路径的拣货风险成本的升序（即所述适应度值的降序）选择270个初始拣货路径，形成待交叉种群，也就是说，选择拣货风险成本的较小的前90%组成了待交叉种群。

在所述步骤S322中，所述预设的交叉概率指的是预先设置的选择待交叉种群中的拣货路径进行交叉操作的概率。例如，交叉概率可以为1,0.5。0.9等。交叉概率为1表示待交叉种群中的所有拣货路径均要进行交叉操作，在本实施例中，所述交叉概率优选为1。

示例性的，所述对所述初始拣货路径依次执行交叉、变异以及进化逆转操作以生成第二代种群具体包括：

M1、根据预设的选择概率在所述初始种群中选取第一数量的初始拣货路径，以生成待交叉种群，其中，所述第一数量的初始拣货路径按照各初始拣货路径的拣货风险成本的升序选取；

M2、采用预设的交叉概率从所述待交叉种群中选择若干待交叉拣货路径进行交叉操作，并分别判断各交叉后拣货路径中是否存在重复的货位标识；

M3、当存在重复的货位标识时，采用部分映射法消除重复货位标识，以生待变异种群；

M4、采用预设的变异概率从所述待变异种群中选择若干待变异拣货路径进行变异操作，并对变异后拣货路径进行进化逆转操作以生成第二代种群。

具体的来说，首先选中要进行交叉操作的所有拣货路径，然后采用部分映射杂交，确定交叉操作的父代，即将待交叉种群中的拣货路径每两个分为一组，每组中的两个拣货路径进行交叉。例如，对于一个包含10个待拣货位的拣货路径,10个货位编号分别为：1、2、3、4、5、6、7、8、9、10；产生两个产生两个[1,10]区间内的随机整数，确定两个位置，来截取一段包含若干货位标识的子路径，将两个拣货路径中的子路径进行交叉。如，r1=4,r2=7，若两个待交叉的拣货路径分别为：

那么子路径分别为[1,9,8,2]和[8,7,1,2],将两个拣货路径交叉为：

每组中的两个拣货路径交叉之后，判断交叉后拣货路径中是否存在重复的货位标识，即在同一个拣货路径中存在重复的货位编号，那么不重复的货位标号保留，存在冲突的货位编号（即两组拣货路径中标*的位置）采用部分映射的方法消除冲突，利用中间段的对应关系进行映射，结果为：

这样即完成了交叉操作，并生成待变异种群，其中，所述待变异种群中包含若干变异后拣货路径，并执行步骤M4。

在所述步骤M4中，所述预设的变异概率指的是预先设置的从待变异种群选择变异后拣货路径进行变异操作的概率，例如0.1。执行变异和进化逆转操作的具体过程包括：

M41、采用预设的变异概率从所述待变异种群中选择若干待变异拣货路径，并分别在各待变异拣货路径中随机选择两个货位标识，将其对换位置，以生成各待变异拣货路径对应的变异后拣货路径；

M42、分别在各变异后拣货路径中选择一段包含若干货位标识的子路径，并将所述子路径进行逆转以生成相应的逆转后拣货路径；

M43、分别计算并比较各逆转后拣货路径及其对应的变异后拣货路径的拣货风险成本；

M44、分别根据比较结果保留各逆转后拣货路径及其对应的变异后拣货路径中风险成本较小的拣货路径，并根据保留的所有拣货路径生成第二代种群。

具体的来说，首先从待变异种群中选中要进行变异的拣货路径（待变异拣货路径），采取随机选取两个[1,10]区间内的随机整数r1和r2，表示选择第r1个和第r2个位置对应的货位编号，将两个货位编号对换位置，即生成变异后拣货路径。例如，r1=2，r2=5，选中的拣货路径为：

那么该拣货路径变异之后为：

进一步，为改善遗传算法的局部搜索能力，在选择、交叉、变异之后对每一个选择的个体进行进化逆转操作。所述逆转操作指的是选择拣货路径中两个位置中间的货位标识进行交叉。例如，当总的货位标识为10个时，产生两个[1,10]区间内的随机整数r3和r4来确定两个位置，对两位置中间的货位编号进行交叉，如，r3=3，r4=5,那么

逆转操作之前的拣货路径为：

该拣货路径进行逆转操作之后生成的逆转后拣货路径为：

在得到了逆转后拣货路径之后，分别计算逆转前拣货路径（即变异后拣货路径）及其对应的逆转后拣货路径的拣货风险成本，并比较两个拣货路径的拣货风险成本。当逆转后拣货路径的拣货风险成本小于其对应的变异后拣货路径的风险成本时，说明逆转后拣货路径的适应度值大于其对应的逆转前拣货路径（变异后拣货路径），因而逆转后拣货路径更优，判定逆转操作有效，因此保留逆转后拣货路径；当逆转后拣货路径的拣货风险成本大于等于其对应的变异后拣货路径的风险成本时，说明逆转后拣货路径的适应度值小于其对应的逆转前拣货路径（变异后拣货路径），因而逆转前拣货路径更优，判定逆转操作无效，因此丢弃逆转后拣货路径，保留逆转前拣货路径（变异后拣货路径），最后再将保留的所有拣货路径组成第二代种群，并执行步骤S33。

在所述步骤S33中，对所述第二待种群重复执行比较和遗传的步骤生成第三代种群、第四代种群……第n代种群，直至第n代种群中存在拣货风险成本小于所述拣货风险成本阈值的拣货路径，并在这些拣货路径中选择拣货风险成本最小的拣货路径作为所述拣货订单对应的拣货路径。

在本发明的另一个实施例中，可能遗传到第n代仍然不存在拣货风险成本小于所述拣货风险成本阈值的拣货路径，为了节省计算资源，预先设置遗传代数阈值，并所述遗传代数阈值作为另一个约束条件。因此，所述以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径还包括：

N1、对所述第二代种群重复执行比较和遗传的步骤，并在不存在拣货风险成本小于所述拣货风险成本阈值的路径时，判断遗传代数是否达到预设的代数阈值；

N2、当达到时，停止执行遗传的步骤并在最末代种群中选择拣货风险成本最小的拣货路径作为所述拣货订单对应的拣货路径。

具体地，所述预设的代数阈值可以为2000，那么在生成第2000代种群时仍然不存在拣货风险成本小于所述拣货风险成本阈值的拣货路径，那么停止遗传，即停止执行交叉、编译和进化逆转操作，并在第2000代种群中选择拣货风险成本最小的拣货路径作为最终的拣货路径。即选择最后一代种群中适应度值最大（拣货风险成本最小）的拣货路径作为所述拣货订单最终对应的拣货路径。

在本发明的一个实施例中，当确定了所述拣货订单对应的拣货路径之后还包括：

S40、将生成的拣货路径发送至拣货员终端，以指示拣货员按照所述拣货路径进行拣货。

具体地，所述拣货员终端用于接收所述终端设备发送的拣货路径，并将接收到的拣货路径显示于显示界面，以指示拣货员按照所述拣货路径进行拣货。在实际应用中，所述拣货员终端可以通过语音同步播报的方式来指示拣货员拣货。其还可以实时检测拣货员所处的位置，并根据所述拣货路径持续指示拣货员进行拣货，直至拣货完成。

本发明还提供了一种存储介质，其存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如上任一所述的拣货路径生成方法。

本发明还提供了一种终端设备，如图3所示，其包括至少一个处理器（processor）20；显示屏21；以及存储器（memory）22，还可以包括通信接口（Communications Interface）23和总线24。其中，处理器20、显示屏21、存储器22和通信接口23可以通过总线24完成相互间的通信。显示屏21设置为显示初始设置模式中预设的用户引导界面。通信接口23可以传输信息。处理器20可以调用存储器22中的逻辑指令，以执行上述实施例中的方法。

此外，上述的存储器22中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

存储器22作为一种计算机可读存储介质，可设置为存储软件程序、计算机可执行程序，如本公开实施例中的方法对应的程序指令或模块。处理器30通过运行存储在存储器22中的软件程序、指令或模块，从而执行功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的方法。

存储器22可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外，存储器22可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器。例如，U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质，也可以是暂态存储介质。

此外，上述存储介质以及终端设备中的多条指令处理器加载并执行的具体过程在上述方法中已经详细说明，在这里就不再一一陈述。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种拣货路径生成方法，其特征在于，其包括：

2.根据权利要求1所述拣货路径生成方法，其特征在于，所述以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径之后还包括：

3.根据权利要求1所述拣货路径生成方法，其特征在于，所述当接收到拣货订单时，获取所述拣货订单对应的货位标识以及各货位标识对应的货位信息具体包括：

4.根据权利要求1所述拣货路径生成方法，其特征在于，所述根据确定的货位标识随机生成预设数量的初始拣货路径，并将所述预设数量的初始拣货路径作为初始种群具体包括：

将所述预设数量的初始拣货路径作为初始种群。

5.根据权利要求1所述拣货路径生成方法，其特征在于，所述以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径具体包括：

6.根据权利要求5所述拣货路径生成方法，其特征在于，所述对所述初始拣货路径依次执行交叉、变异以及进化逆转操作以生成第二代种群具体包括：

7.根据权利要求6所述拣货路径生成方法，其特征在于，所述采用预设的变异概率从所述待变异种群中选择若干待变异拣货路径进行变异操作，并对变异后拣货路径进行进化逆转操作以生成第二代种群具体包括：

8.根据权利要求5所述拣货路径生成方法，其特征在于，所述以预设的拣货风险成本阈值为限制条件，采用遗传算法对所述初始种群进行优化以确定所述拣货订单对应的拣货路径还包括：

9.一种存储介质，其特征在于，其存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-8任一所述拣货路径生成方法。

10.一种终端设备，其特征在于，其包括：

处理器，适于实现各指令；以及

存储设备，适于存储多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行如权利要求1-8任一所述拣货路径生成方法。