批次订单调度模型

成本直降两成

用启发式规则取代传统动作并在状态空间中融入全部订单分配信息，实现全局寻优的强化学习调度器。

程八一 · Tao, Xie · Lingjun, Wang · 谭琦 · 曹雄飞

Expert Systems with Applications 2024

参数信息

最大成本降低

22.89 %

最小成本降低

19.66 %

平均成本降低

21.57 %

技术优势

成本显著降低

通过全局优化订单分配，仿真实验显示成本平均降低21.57%，最高22.89%。

求解效率更高

用启发式规则替代传统动作，缩小动作空间，算法计算效率优于传统算法。

适应大规模问题

状态空间包含全部订单分配，可变部分随算法推进而缩小，能够处理大规模订单、多拣选站和多机器人的组合优化。

应用场景

• 仓储机器人调度：为多机器人仓库提供批次订单分配方案，降低拣选成本。
• 多机器人系统：协调多机器人任务分配，优化系统运行成本。
• 智能仓储管理：集成到WMS中，自动调度订单和设备，提高仓库效率。
• 机器人决策：强化学习输出调度决策，为每个订单分配拣选站和机器人。
• 物流工程：降低物流中心运营成本，支持大规模订单处理。