CN109636092B - 一种基于双因子优化的仓库货位分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于双因子优化的仓库货位分配方法，本发明按照因子权重演化为指导，首先依据当前仓库物资存放的状态，形成原有物资堆放方式静态映射表，将一段时间切片内的操作人员经验习惯信息形成第一份可参考的标准化数据，同时，基于物资堆放规则、物资出库相关性和物资流动频率，形成物资关联动态映射表，作为第二份可参考的标准化数据，最后基于双因子乘积的权重大小，选取合适的映射表并获取待入库物资的货位，并依据双因子权重演化结果，引导货物存放从依据原有物资堆放方式静态映射表向物资关联动态映射表转换，最终实现仓库原有物资存放方式的转变。

Description

一种基于双因子优化的仓库货位分配方法

技术领域

本发明属于后勤信息化领域，尤其涉及一种基于双因子优化的仓库货位分配方法。

背景技术

目前仓库物资存放可以采用原地堆放、货架堆放、自动化立体仓库等多种方式，而自动化立体仓库需要一系列系统和辅助设备共同形成的繁杂的自动化系统，建设成本高、建设周期长。因此，对于解决仓库信息化建设问题，在空仓库配属普通货架或在现有仓库货架体系的基础上，增加高效的货位分配方法，是快速提升仓库作业水平与信息化建设水平的最重要的途径，而目前很多货位分配技术关注于如何提升物资存取效率或只能应用于自动化立体仓库，不考虑仓库原有货物存放体系与建设实际，货位分配结果严重脱离仓库管理实际需求，造成很大的系统使用成本。

为提高货位分配与仓库运行情况的匹配程度，相关研究多在利用Apriori算法、模拟退火算法、遗传算法等机器学习算法，分析仓库历史作业信息中，物资的堆放规律与流动频率，能够取得不错的效果。但也必须看到，这些机器学习算法要求原先仓库管理系统能够形成大量标准化的货物存放与流转记录，并不适用于依旧存在大量人工作业的大型仓库，其历史操作信息多依赖一线作业人员，不能形成标准化的电子数据。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于双因子优化的仓库货位分配方法，包括如下步骤：

步骤1，生成静态映射表；

步骤2，生成动态映射表；

步骤3，基于静态映射表和动态映射表进行双因子权重分析，确定货位。

步骤1包括：

步骤1-1，导入Excel表格，该Excel表格包含仓库中的物资名称和存储位置两种信息；

步骤1-2，将Excel表格中的物资名称同仓库物资编目码中的物资名称进行匹配，确定仓库中物资在该树形编目体系中的位置；

步骤1-3，为确定编目码的物资关联当前存储位置(仓库一般有一个物资编目总表，类似于代码表，说明了物资编目的方法，比如厂家、产地、分类、子类型等。确定编目码，就是按照该表查询当前物资所处于表中的位置，该表是树状按照层次展现的)，作为静态映射表的组成部分；

步骤1-4，依据树形编目体系的结构关系，逐级合并相同父节点下物资的存储位置，直到树形编目体系的根节点，最终生成一个静态映射表。

步骤1-2中，所述仓库物资编目码有层次关系，具体关系为树状，称为树形编目体系。

步骤1-4中，静态映射表生成之后只更新货位状态，不再更新树形仓库物资编目码与货位的映射关系。

步骤2包括：

步骤2-1，调用当月物资出库单，并将其中物资出库时所在的存储位置关联至步骤1生成的树形编目体系中；

步骤2-2，调用Apriori算法，获取出库物资关联组合(参考文献：基于R语言的Apriori算法在挖掘商品交易数据中的应用赵北庚中国刑事警察学院网络犯罪侦查系《电脑编程技巧与维护》2015年02期)；

步骤2-3，判断出库物资关联组合中是否存在互斥物资，如果是，忽略该物资关联信息，否则执行步骤2-4；

步骤2-4，选取关联出库物资组合，组合内部相互比较，确定所在货位附近空闲货位数量相对另一个物资而言较大的物资作为关联出库主键物资，并将其邻近货位作为相互关联物资的候选存放位置，关联至当前的树形编目体系中，并替代原有候选存放位置，最终生成动态映射表。并使用接口updateStorageMap将动态映射表内容存入数据库中。

步骤2-2包括：调用Apriori算法，通过接口getStorageOut查询仓库单据数据库获取当月仓库出库单数据，分析当月物资出库单中物资，获取出库物资关联信息(哪些物资配合使用性较强，哪些物资出库配套性强等)，并依据物资存放规则(存放规则主要指的是仓库管理系统里面的行业规则，包括物品相容性规则、堆高规则、产品特性规则等、重点保护规则、周转率规则、物品相关性规则、物品类似原则等。还有危险品不可一起放置等原则)，判断出库物资关联组合中是否存在互斥物资(互斥物资：不能够存放在相邻货位的物资)，如果是，忽略该物资关联信息，否则执行步骤2-4。

步骤3包括：

步骤3-1，获取静态映射表和动态映射表的编目码欧式因子；

步骤3-2，获取静态映射表和动态映射表的空闲比例因子；

步骤3-3，选取双因子乘积即编目码欧式因子和空闲比例因子乘积较大的映射表作为货位分配选择的参考，如果静态映射表和动态映射表的双因子乘积相同，则选取编目码欧式因子较大的映射表，如果编目码欧式因子依然相同则选取动态映射表；从选定的映射表中节点的候选货位确定入库物资的摆放位置，如果候选货位数量不足，则选取距离候选货位最近的其他空货位作为补充。并通过接口getSeat，以Web Service形式将选取的货位发送给安卓作业终端。

步骤3-1中，静态映射表和动态映射表的编目码欧式因子均通过如下方法获取：根据待入库物资的名称确定其在树形仓库物资编目码中的位置，并核查其所在位置是否存有步骤2-4确定的相应的候选货位，如果不存在就依据树形结构向上追溯，找到距离其最近的存有候选货位的上层节点，并记录入库物资与最后选定节点之间在树形物资编目中的相对位置距离，该距离的倒数为该映射表的编目码欧式因子。

步骤3-2中，静态映射表和动态映射表的空闲比例因子均通过如下方法获取：计算候选货位中的空闲货位数量，该数量与待入库物资数量的比值为该映射表的空闲比例因子。

针对现有大型传统仓库的托盘化物资存储的信息化改造过程中，原有物资堆放移位与搬动难度较大，新建立的货物存放体系不符合操作人员历史经验习惯，新进物资存放位置与原有同类物资关联性不大导致仓库物资日常维护难度增大的技术问题，本发明公开了一种基于仓库物资编目码欧式距离和仓库空闲货位比例的双因子优化托盘货位分配技术。该技术以因子权重演化为指导，设计实现了原有物资堆放方式静态映射表创建方法、物资堆放关联动态映射表创建与更新方法、双因子权重分析与货位确定应用模式，为具备传统手工作业环节的仓库结合前期管理经验，提供科学化的货位分配，逐步引导粗放式货物堆放向精细化物资管理转变。

本发明按照因子权重演化为指导，首先依据当前仓库物资存放的状态，形成原有物资堆放方式静态映射表，将一段时间切片内的操作人员经验习惯信息形成第一份可参考的标准化数据，同时，基于物资堆放规则、物资出库相关性和物资流动频率，形成物资关联动态映射表，作为第二份可参考的标准化数据，最后基于双因子乘积的权重大小，选取合适的映射表并获取待入库物资的货位，并依据双因子权重演化结果，引导货物存放从依据原有物资堆放方式静态映射表向物资关联动态映射表转换，最终实现仓库原有物资存放方式的转变。

有益效果：本发明提出了一种基于仓库物资编目码欧式距离和仓库空闲货位比例的双因子优化托盘货位分配技术，该方法以因子权重演化为指导，实现了仓库传统手工作业经验、仓库出库物资关联性信息和仓库物资编目码的集成使用问题，提出了基于仓库传统手工作业经验的静态映射表创建方法、基于仓库出库物资关联性信息的动态映射表创建方法、仓库物资编目码在货位分配过程中的具体利用形式，提供外部应用接口规范，指导了同Oracle数据库和仓库安卓作业终端之间的必须实现的数据接口。本发明有效解决了当前传统仓库信息化改造过程中，仓库历史管理经验与信息化作业之间的衔接与转化问题，通过双因子权重的不断变化，动态映射表不断丰富完善，引导仓库作业从传统手工依据人工经验的方式转向信息化依据仓库物资关联知识的方式。本发明具有计算开销时间成本低、仓库历史经验和出库数据利用率高、货位分配精度高和系统使用成本低的优点，在后勤仓库信息化建设过程中有重要的前景。

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明做更进一步的具体说明，本发明的上述或其他方面的优点将会变得更加清楚。

图1是双因子优化货位分配技术结构图。

图2是静态映射表生成模块工作流程图。

图3是动态映射表生成模块工作流程图。

图4是双因子权重分析与货位确定模块工作流程图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

针对当前仓库信息化建设过程中，仓库原有货架堆叠了大量物资，难以进行大规模的自动化立体仓库改造，并且全新的物资货位分配方式导致仓库大规模物资移位，增加了仓库作业工作量，系统使用成本高，与一线作业人员长期经验知识相冲突的技术问题，本发明提出一种双因子权重演化的货位分配设计实现方法，能够结合仓库现有货位分配方法，引导仓库货位分配从人工作业向物资规则关联分配转变，实现仓库信息化改造的平滑升级。该方法以映射表生成为主要技术手段，首先根据信息化改造前仓库货位的物资存放方式，依据树形结构的后勤物资编码目建立当前仓库物资存放静态映射表；然后，依据仓库物资存放规则、物资出库相关性、物资流动频率建立关联动态映射表，关联动态映射表需要随着仓库物资出库的数据不断更新；最后，以入库物资与两个映射表中已有物资的相对位置，获得两个表对货位选取的影响权重，确定入库物资应该存放的具体位置；本发明明确了与Oracle数据库及安卓手持作业终端之间的调用接口，提出了本发明实现与嵌入规范，指导了与仓库信息化软件集成必须实现的服务接口。

本发明解决其技术问题的所采用的技术方案是静态与动态映射表生成与维护实现方法。静态映射表依据树形仓库物资编目码，以及信息化改造前仓库物资的存放方式和位置生成，该表表示了过去仓库管理的习惯和经验知识，在信息化改造中，无需移动现有货架物资，降低仓库操作人员的工作量，只需将货架和货位标注编号，并在静态映射表中关联货位上存放物资的仓库物资编目码，静态映射表生成之后只更新货位状态，不再更新树形仓库物资编目码与货位的映射关系。动态映射表基于仓库物资存放规则和物资出库相关性，采用Apriori算法，为树形仓库物资编目码分配可用货位列表，该映射列表会依据仓库信息化系统操作的历史数据不断更新维护。根据待入库物资编目码在两个映射表的树形结构中与最匹配物资的相对距离和空置货位的数量，形成两个映射表在货位分配过程中的影响权重，选取权重最大的一组作为待入库物资的货位，并将相应的数据反馈给安卓手持作业终端。双因子优化货位分配技术如图1所示包含静态映射表生成模块、动态映射表生成模块、双因子权重分析与货位确定模块三个部分。

(一)静态映射表生成

静态映射表生成模块承担将仓库现有物资存储与分布情况，依据仓库物资编目码树状结构，为各物资生成当前存储的具体位置。

首先，使用静态映射表生成模块导入Excel表格，该Excel表格包含物资名称和存储位置两种信息；然后，静态映射表生成模块将Excel表格中的物资名称同仓库物资编目码中的物资名称进行匹配，确定仓库中物资在树形编目体系中的位置，并关联当前存储位置；接着，静态映射表生成模块依据树形编目体系的结构关系，逐级合并相同父节点下物资的存储位置，直到树形编目体系的根节点。

(二)动态映射表生成

动态映射表生成模块承担依据规则和仓库运行历史数据，生成仓库物资堆放动态映射表的任务。规则是指仓库物资存放规则，包含同一大类物资临近存放、互斥物资分开存放这两条预先设定的规则；仓库运行历史数据是指利用仓库出库单据，获取物资出库相关性，将经常同批出库物资邻近存放。

动态映射表生成模块每个自然月调用一次，更新映射表内容。动态映射表生成模块首先调用当月物资出库单，并将其中物资出库时所在的存储位置关联至当前的树形编目体系中；然后，调用Apriori算法，通过接口“getStorageOut”查询数据库获取当月仓库出库单数据，分析当月物资出库单中物资，获取出库物资关联信息，并依据物资存放规则，忽略互斥物资的关联信息；接着，选取关联出库物资所在货位附近空闲货位数量较大的物资作为关联出库主键物资，并将其邻近货位作为相互关联物资的候选存放位置，关联至当前的树形编目体系中，并替代原有候选存放位置，并使用接口“updateStorageMap”将动态映射表内容存入数据库中。具体接口说明如表1所示。

(三)双因子权重分析与货位确定

双因子权重分析与货位确定通过检索数据库中待入库物资在两个映射表中的位置和映射表中空闲货位的数量确定双因子的权重。双因子包括一个编目码欧式因子和空闲比例因子，并最终选择双因子乘积较大的映射表，作为货位分配选择的参考。双因子权重分析与货位确定模块在需要将物资入库时调用。

模块首先使用接口“distributeSeat”，根据待入库物资的名称确定其在树形仓库物资编目码中的位置，并核查其所在位置是否存有相应的候选货位，如果不存在就依据树形结构向上追溯，找到距离其最近的存有候选货位的上层节点，并记录入库物资与最后选定节点之间在树形后勤物资编目中的相对位置距离，该距离的倒数就是该映射表的编目码欧式因子。举例来说，如果待入库物资在映射表中的位置存有相应的候选货位，则相对举例记为1，编目码欧式因子也为1，每向上查询一层，距离增加1，编目码欧式因子则不断递减，则该映射表的权重也越低。模块在确定映射表中节点的候选货位后，要计算候选货位中的空闲货位数量，该数量与待入库物资数量的比值为该映射表的空闲比例因子。

模块最后选取双因子乘积较大的映射表作为货位分配选择的参考，如果两个映射表双因子乘积相同，则选取编目码欧式因子较大的映射表，如果依然相同则选取动态映射表。模块从选定的映射表中节点的候选货位确定入库物资的摆放位置，如果候选货位数量不足，则选取距离候选货位最近的其他空货位作为补充，满足该种物资的入库要求，并通过接口“getSeat”，以Web Service形式将选取的货位发送给安卓作业终端，从而结束模块运行。具体接口说明如表1所示。

表1

实施例

双因子优化货位分配技术如图1所示包含静态映射表生成模块、动态映射表生成模块、双因子权重分析与货位确定模块三个部分。具体实施包括以下步骤：

(1)静态映射表生成模块工作方式如图2所示。首先，模块需导入Excel表格，该Excel表格可由人工统计形成，也可由现有仓库管理软件导出，记录仓库当前存储的物资与存放位置；然后，静态映射表生成模块将Excel表格中的物资名称同仓库物资编目码中的物资名称进行匹配，确定仓库中物资在树形编目体系中的位置，如果无法识别，则提供人工干预的手段，为仓库物资确定仓库物资编目码；接着，为确定编目码的物资关联当前存储位置，作为静态映射表的主要组成部分；最终，静态映射表生成模块依据树形编目体系的结构关系，逐级合并相同父节点下物资的存储位置，直到树形编目体系的根节点。

(2)动态映射表生成模块工作方式如图3所示。首先，动态映射表生成模块每个自然月调用一次，并将出库单据中物资所在位置关联至树形后勤物资编码体系中；然后，调用Apriori算法，分析数据库中存储的当月物资出库单，获取出库物资关联信息，并依据物资存放规则，忽略互斥物资的关联信息；接着，选取相互关联的出库物资中所在货位附近空闲货位数量较大的物资作为关联出库主键物资，并将其邻近货位作为相互关联物资的候选存放位置，关联至当前的树形编目体系中，并替代原有候选存放位置，并将动态映射表内容存入数据库中。

(3)双因子权重分析与货位确定模块工作方式如图4所示。首先，根据待入库物资的名称确定其在树形仓库物资编目码中的位置，并核查其所在位置是否存有相应的候选货位，如果不存在就依据树形结构向上追溯，找到距离其最近的存有候选货位的上层节点，并记录入库物资与最后选定节点之间在树形后勤物资编目中的相对位置距离，该距离的倒数就是该映射表的编目码欧式因子。举例来说，如果待入库物资在映射表中的位置存有相应的候选货位，则相对举例记为1，编目码欧式因子也为1，每向上查询一层，距离增加1，编目码欧式因子则不断递减，则该映射表的权重也越低。模块在确定映射表中节点的候选货位后，要计算候选货位中的空闲货位数量，该数量与待入库物资数量的比值为该映射表的空闲比例因子。最后，选取双因子乘积较大的映射表作为货位分配选择的参考，如果两个映射表双因子乘积相同，则选取编目码欧式因子较大的映射表，如果依然相同则选取动态映射表。模块从选定的映射表中节点的候选货位确定入库物资的摆放位置，如果候选货位数量不足，则选取距离候选货位最近的其他空货位作为补充，满足该种物资的入库要求，并通过接口“getSeat”，将选取的货位发送给安卓作业终端，从而结束模块运行。

在计算时间上，本发明只需要通过定时更新的映射表，并且每月更新的方式与物资按月制定的运输计划相吻合，可以很好地反应仓库中物资出入的相互关系。这种方式既很好地维持了映射表的功能，又极大地降低了本技术使用的计算与时间成本。文献[1](靳萌，穆希辉，罗偲语，陈建华.基于两级策略的器材立体仓库货位分配方法[J].系统工程与电子技术2017,39(8):1774-1781)公开了一种基于两级策略的货位分配方法建立了兼顾拣选距离、存储空间节约与物资收发频度的相关性的多目标优化模型，针对该模型设计了基于保持Pareto与模拟退火的求解算法。文献[1]所述方法计算过程复杂，当存在待入库物资时，需不断调用算法计算候选货位，而且虽然该方法使用了仓库的出库历史数据用于挖掘物资出入的关联性，但没有考虑利用仓库传统管理经验及其货位分配规律，由于人员经验累计的长度通常高于算法所能参考的历史数据量，这种方式会导致较高的系统使用成本。文献[2](陈啸远，闫婷婷，朱家明，唐璟宜.整数规划的匈牙利算法设计与实现——以仓储货位分配为例[J].牡丹江师范学院学报(自然科学版)2016，1:16-18)公开了一种基于匈牙利算法的多目标整数规划求解方法思路简单，与其他方法中基于模拟退火算法相比，该方法易于者学习，能够快速高效地解决实际的货位分配问题，但其完全没有考虑仓库历史管理经验和出库历史信息，存在严重的数据信息浪费情况。

表2

本发明提供了一种基于双因子优化的仓库货位分配方法，具体实现该技术方案的方法和途径很多，以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (2)

1.一种基于双因子优化的仓库货位分配方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，将仓库中的物资信息数据生成静态映射表；

步骤2，将仓库中的物资信息数据生成动态映射表；

步骤3，基于静态映射表和动态映射表进行双因子权重分析，确定货位；

步骤1包括：

步骤1-1，导入Excel表格，该Excel表格包含仓库中的物资名称和存储位置两种信息；

步骤1-2，将Excel表格中的物资名称同仓库物资编目码中的物资名称进行匹配，确定仓库中物资在树形编目体系中的位置；

步骤1-2中，所述仓库物资编目码有层次关系，具体关系为树状，称为树形编目体系；

步骤1-3，为确定编目码的物资关联当前存储位置，作为静态映射表的组成部分；

步骤1-4，依据树形编目体系的结构关系，逐级合并相同父节点下物资的存储位置，直到树形编目体系的根节点，最终生成一个静态映射表；

步骤1-4中，静态映射表生成之后只更新货位状态，不再更新仓库物资编目码与货位的映射关系；

步骤2包括：

步骤2-1，调用当月物资出库单，并将其中物资出库时所在的存储位置关联至步骤1生成的树形编目体系中；

步骤2-2，调用Apriori算法，获取出库物资关联组合；

步骤2-3，判断出库物资关联组合中是否存在互斥物资，如果是，忽略该物资关联信息，否则执行步骤2-4；

步骤2-4，选取关联出库物资组合，组合内部相互比较，确定所在货位附近空闲货位数量相对另一个物资更大的物资作为关联出库主键物资，并将其邻近货位作为相互关联物资的候选存放位置，关联至当前的树形编目体系中，并替代原有候选存放位置，最终生成动态映射表；

步骤2-2包括：调用Apriori算法，通过接口getStorageOut查询仓库单据数据库获取当月仓库出库单数据，分析当月物资出库单中物资，获取出库物资关联信息，并依据物资存放规则，判断出库物资关联组合中是否存在互斥物资，如果是，忽略该物资关联信息，否则执行步骤2-4；

步骤3包括：

步骤3-1，获取静态映射表和动态映射表的编目码欧式因子；

步骤3-2，获取静态映射表和动态映射表的空闲比例因子；

步骤3-3，选取双因子乘积即编目码欧式因子和空闲比例因子乘积更大的映射表作为货位分配选择的参考，如果静态映射表和动态映射表的双因子乘积相同，则选取编目码欧式因子更大的映射表，如果编目码欧式因子依然相同则选取动态映射表；从选定的映射表中节点的候选货位确定入库物资的摆放位置，如果候选货位数量不足，则选取距离候选货位最近的其他空货位作为补充；

步骤3-1中，静态映射表和动态映射表的编目码欧式因子均通过如下方法获取：根据待入库物资的名称确定其在树形仓库物资编目码中的位置，并核查其所在位置是否存有步骤2-4确定的相应的候选货位，如果不存在就依据树形结构向上追溯，找到距离其最近的存有候选货位的上层节点，并记录入库物资与最后选定节点之间在树形物资编目中的相对位置距离，该距离的倒数为该映射表的编目码欧式因子；

步骤3-2中，静态映射表和动态映射表的空闲比例因子均通过如下方法获取：计算候选货位中的空闲货位数量，该数量与待入库物资数量的比值为该映射表的空闲比例因子。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，互斥物资为不能够存放在相邻货位的物资。

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