前言
作为现代物流的重要组成部分，仓储越来越受到企业的重视，随着电子商务的迅速发展，对于仓储要求越来越高，尤其是拣选型立体仓库的货物拣选压力较大，由于拣选型立体仓库多为配送中心，其中多是小批量、多品种、多规格、出入库频率高的货物。机械自动化的帮助有限，多采用人力的方式存货取货。
针对拣选型立体仓库的货架安全、出入库效率和拣选工人的有效工作时长的问题,建立以出入库作业时间、货架整体稳定性和货物从高处或低处行加权归一化处理,对于处理后的目标函数运用遗传算法求解,并结合算例,验证遗拣选时消耗的能量为目标函数,构建多目标库位优化模型。然后对多目标优化模型进传算法解决拣选型立体仓库库位优化问题的有效性。通过理论研究和实证分析，对仓库库位进行优化，这对于企业仓储管理的实践具有重要的指导意义。对于提高仓储作业的效率、降低物流运作成本，进而缩小与国外仓储物流管理方面的差距也有所帮助。
关键词：仓库拣选、库位优化、遗传算法
1国内外研究现状
1.1国外研究现状
物流仓储是供应链中的一个重要环节，随着工业化的发展，越来越多的学者研究库位优化问题。美国是一个工业化程度较高的国家，其学术界很早便开展了库位优化的研究。美国在库位优化方面的研究可以追溯到1948年，Calm正式提出了仓储作业中的库位优化问题，Calm的问题是这样的，即在一个给定库存容量的仓库和给定某种货物的库存量的情况下怎样的存储策略才是最优的。Hansman[1]对比了三种库位分配策略，即随机存储、ABC存储和基于周转率的库位分配策略，Hansman通过验证最终得出结论，ABC存储策略能够更好的缩短拣选距离提高拣选效率，而随机存储的表现最差。Malmborg[2]等研究了商品库存量由经济订货批量决定且商品库位分配采用C01原则的库位优化问题，他们 得出的结论是，在该种前提条件下，启发式算法能够较快的给出一个令人满意的 库位分配方案。Partovi[3]等研究了人工神经网络应用到ABC分类法对货物进行分类，他们分别采用了BP和GA两种学习方法进行试验模拟，并将试验结果同 MDA方法进行比较，发现人工神经网络应用到ABC分类法能够得到更加准确的商品分类。Mantel[4]不再将货品的出入库频率作为考虑的因素，而是分析货品在订单中呈现的相关性，以货品之间相关性的强弱作为货位分配依据，将相关性强的货品就近存储，以拣选作业的路程作为优化目标建立整数规划模型。并提出了适合于该模型的启发式算法，实验证明该策略有效提升了订单拣选的速度。此外，国外关于仓储库位优化等研究的文献综述可以查阅文献[5-7]。
1.2 国内研究现状
中国物流行业起步较晚，相关领域的学术研究也没有国外开展的早，但近些年来仍有不少学者投入到库位优化的研究中。李勇[8]以上海某车饰配件公司为案例，通过对案例原有库存管理过程的分析，提出采用JIT看板来实现仓库库位的动态化和目视化管理，不但提高了仓库利用率，还提高了库存周转率，使企业节约了库存成本。宋国欢以B2C电子商务行业的仓储管理系统为研究对象，通过分析电商行业的仓储业务流程，总结了适合电商行业的仓储管理系统在功能等方面的需求，然后从信息系统开发的角度实现了一个电商行业的仓储管理信息系统。纪雨[9]以京东公司配送中心的分拣区为研究对象，运用EIQ分析法对分检作业进行了分析和优化，同时运用Flexsim仿真软件对分拣区进行仿真建模及结果分析，并对分拣区的设备配置进行了优化。除上述传统的研究方向之外，数据挖掘也被应用到了库位优化当中。张智勇[10]等采用Apriori算法对仓库的出库订单数据进行了关联规则挖掘，并结合IQ分析来分配货物的储位，得到满意的结果，提高了配送中心的作业效率。李兰秀[11]采用决策树算法，对物流业的库存仓储进行深入研究，综合考虑多种因素，生成库存存储决策模型，建立起较为精确、快捷的物流决策算法，为管理人员提供了可靠的决策依据。朱靖[12]以自动化仪表仓储系统为对象进行货位优化研宄，建立了仓储货物入库时间最短的单目标货位优化模型，并运用遗传算法进行求解，通过仓库的实际数据进行运算，验证了算法及模型能有效解决立体仓库的货位优化问题。张贵军[13]以某制造企业的成品库为对象，研究其货位分配问题为研宄，考虑了货物重量、出入库频率和时间等因素，以货架重心低、出入库频率高等为原则建立多目标货位分配优化模型，提出一种带精英多策略的非支配排序遗传算法，并基于该模型和算法，以该成品库的实际数据为例进行计算，得到了满意的货位分配方案，优化效果明显。焦玉玲[14]针对自动化立体仓库作业效率和安全性的要求，以货物出入库作业时间最短、货架整体等效重心最低和关联产品间聚集程度最高为目标函数，构建了多目标货位分配优化数学模型，设计了多种群遗传算法对模型求解，并将的优化前后的结果进行了对比分析，验证了多种群遗传算法的有效性。
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