仓库是物流服务链上各环节的重要节点。仓库的仓储管理作为物流的核心部分，尤其是物流仓储中心，越来越受到人们的关注。[1]自动化立体仓库相较传统的平库，有更强的存储能力和更大的空间利用率。自动化立体仓库也称为自动存取系统,它是一种利用高层立体货架(托盘系统)存储物资、自动控制堆垛机进行存取作业、以计算机控制管理的仓库。自动化立体仓库不但具有传统仓库的所有基本功能，还具有分拣、理货等功能，同时具备在不直接进行人工处理的情况下，自动存储及取出物料的功能。自动化立体仓库集多种高新技术为一体，是物流系统中的一个不可或缺的重要组成部分，对现代化企业的生产自动化和一个国家未来发展都有着重要的作用。[2]
1 国外研究现状
（1）关于自动化立体仓库的研究
国外对于自动化立体仓库建设研究较早，早在第二次世界大战之后就开始建立自动化立体仓库，自动化程度随着时间的推移逐渐加大，在80年代初世界自动化仓库的拥有量已超过4000座，其中以欧美、日本国家为主。之后年平均建库均在100座以上，产值2亿美元。自动化仓库虽起始于美国、德国，但日本后来居上，每年建造约250座，产值已达500-600亿美元。[3]
在仓库选址方面，Wangchuk.等学者提出了一种基于恶性肿瘤放射治疗优化规划方法确定服仓库最佳位置的方法。这种方法使我们能够确定最佳仓库数量的位置，同时考虑到所需的货物运输量和从仓库到消费者的距离。[4]
（2）关于自动化存储的研究
仓库的主要功能包括临时储存，保管货物和提供增值服务。为了实现上述功能，仓库被划分为几个功能区，如存储区、前向(订单整理)区和交叉对接（物料拣选）区。FarouqHalawa 和HusamDauod等学者提出了一种数学模型和一种启发式算法，利用仓库管理人员可获得的数据，联合确定仓库中各功能区的产品分配以及各功能区的大小。[5]为了减少周转单元负载的存储和检索任务的总运行时间，LiLi等学者提出了一个基于匈牙利的启发式算法来生成具有确定存储和检索位置的直流操作[6]
Wauters等学者通过将AS/RS系统分解为位置分配和排序问题，采用不同的启发式策略进行作业，提出了一种通用的数学模型和高效的分支定界法优化作业序列。此外，还开发了一种能够求解较大实例的快速元启发式算法。并通过实例证明，只有在合理的计算时间内才能找到最优序列同时也验证了启发式分解方法的有效性。[7]Kim 等提出以最小化拣选周期为目标的模型，使用改进模拟退火算法求解。[8]Park 等提出最小化移动距离为目标的模型并且使用基于改进交叉操作的遗传算法求解。[9]Pan 等提出最小化预期数量和实际库存差值以及考虑负载均衡的模型，使用遗传算法求解。[10]Chen 等提出最小化行进距离的模型并使用混合序列堆叠算法求解。[11] Muppani等建立以最小化拣选距离为目标的数学模型，使用分支定界算法求解。[12]Muppani等使用模拟退火算法求解最小化拣选成本和存储成本的储位优化模型。[13]
Hou等学者为了让大部分的储存订单和查找订单能够按时完成，提出了一种AS/RS订单分配的优化模型。根据动态规划的概念，对每个检索顺序按到期时间的逆顺序求解优化模型。通过c语言实现了一个程序，并给出了一个企业物流管理的订单拣选实例，验证了混合S/D命令提供了很高的灵活性，可以满足工作负载的变化。更能动态地管理库存数据和执行AS/RS订单，以实现现代工业的全面自动化。[14]
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