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Online task assignment in warehouse considering the pickers' dynamic capability: A data-driven optimization approach
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PRE
AI
DOI：10.1016/j.tre.2026.105040.png)
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摘要
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拣货员能力动态变化对任务分配效率至关重要，但在研究中常因系统级优化和人类行为建模复杂性而被忽视。本文针对考虑拣货员动态能力的订单履行任务分配问题，提出了一种独特方法：将基于数据的模型用于表征能力，并与混合整数规划优化模型相结合进行在线任务分配。为求解模型并利用拣货员动态能力，开发了一种基于可用拣货员比例的可变时间窗口算法。通过中国西南地区某仓库的数据进行数值实验，结果表明该方法显著提高了拣货员能力表征的准确性，同时适度减少了总执行时间，并在劳动力均衡方面实现了超过20%的显著改善。借助该模型，仓库管理者可清晰评估拣货员能力的动态变化，做出明智的任务分配决策，确保劳动力的高效与公平利用。
Keyword:
Online task assignment
Warehouse
Data-driven
Dynamic capability
期刊
IF:
8.8
论文数:
872
被引数:
2.0W
机构
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