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基于智能仓储的协同优化模型与半开放排队网络模型

计算机科学与技术学院
一、成果简介
结合智能仓储的储位规划、ACV 路径优化等过程，建立了基于改进遗传算法的协同优化模型，建立了基于 SOQN 理论的 Flexsim 仿真系统。支持智能仓储实际业务的线上模拟和调优，兼顾储位规划和 AGV 路径规划的优化，辅助决策；协同优化算法与 Flexsim仿真系统，为用户减少硬件使用开销和提高业务流程效率，可扩展到工业、学术、电商等垂直领域。
二、主要技术指标
指标一：AGV 使用数量
指标二：AGV 空载率
指标三：货物周转用时
三、相关成果
成果一：软件学报《智能仓储货位规划与 AGV 路径规划协同优化算法》论文一篇，包括储位规划算法、AGV 路径优化算法和协同优化算法；
成果二：专利《智能仓储优化算法及平台搭建》、《基于遗传算法和静态地图法的AGV 路径规划方法》两篇，包括算法验证平台、静态地图算法；
成果三：软著《智能仓储管理系统 V1.0》一篇，包括智能仓管理系统；
成果四：基于 SOQN 理论的 Flexsim 仿真系统。
四、推广应用场景
协同优化算法与 Flexsim 仿真系统，为用户减少硬件使用开销和提高业务流程效率，可扩展到工业、学术、电商等垂直领域。
场景一：智能工业流水线，通过改进基于智能仓储的半开放排队模型，可以帮助决策工业流水线的设计和流程优化；
场景二：主流物流行业、第三方存储服务提供的物流行业（3PL），通过基于智能仓的协同优化模型和半开放排队网络模型，可以有效减少 ACV 等运输工具硬件开销并提高出入库效率；
场景三：拓展了存储业务的电商（如美团快驴）等。