.png){kind=icon}
返回
Sorting multi–bay block stacking storage systems
.png){kind=icon}
OA
AI
DOI：10.1016/j.cor.2025.107359.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
自主移动机器人（AMRs）在内部物流中越来越多地被部署，用于自动化仓库作业。AMRs的一个关键优势是其持续可用性，使其能够在非高峰时段运行。本研究解决了多巷道单元负载预集结问题（MUPMP），这是单元负载预集结问题向具有多个巷道、更大且更真实的仓库环境的扩展。单元负载预集结利用非高峰时间间隔对堆叠式仓库进行排序，以应对未来的订单。这些更大的仓库配置不仅要求最小化移动次数，还要求在做出排序决策时考虑时间因素。我们的基于步骤的方法首先确定每个堆栈的访问方向，然后找到一系列短时间移动来对仓库进行排序。对于移动搜索，我们比较了时间高效的A*算法与解决方案最优的约束规划方法。此外，我们将多巷道单元负载预集结问题扩展到多个AMRs。我们引入了一个额外的路径规划步骤，将预集结移动分配给一组AMRs，以最小化旅行时间或总完成时间。结果表明，所提出的方法能够高效地找到并分配必要的重新整理移动，利用多个AMRs将多巷道堆叠系统转变为无阻塞状态。
Keyword:
Logistics
Reshuffling
Pre-marshalling
Block stacking warehouse
Block storage
Tree search
Autonomous mobile robots
Unit-load pre-marshalling
AI总结
对已上传原文的论文进行重点信息的提取，主要内容包括：简要概述、研究摘要、背景介绍、关键亮点、图文解析、展望与总结。
期刊
C
IF:
4.3
论文数:
6.5K
被引数:
1.8W
机构
引用论文
.png){kind=icon}
分享收藏The container premarshalling problem under limited crane time: A constraint programming approachOAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容