杨海祥

摘要：网购、快递已经成为这个时代的专有名词。但是在每个快递公司的仓库当中每时每刻都在进行着一场战争——以最快的速度将所有的货物送到买家的手里。该文着重解决遗传算法等思想，给每个拣货员分配任务单、起始拣货复核台，并分别规划理想的拣货路线，使得 49 个任务单尽快完成出库，并计算完成出库需要花费的时间和每个复核台利用率。根据拣货员仓库作业的特点，对目标求解模型进行约束及优化，最后遗传算法为每个工人分配订单后确认其顺序，确定最优的订单分配方案，之后通过排队优化算法解决排队问题。

关键词：遗传算法;排队问题

快递公司的仓库当中每时每刻都在进行着一场战争——以最快的速度将所有的货物送到买家的手里。但是很多的因素会对拣货员的拣货速度造成影响。本文想对当下中国的拣货机制进行一定的改善，其中包括拣货员的路径，拣货员拿货单的顺序，排队最优等部分，将在下面展开讨论。

1 问题分析

首先需要制定距离的计算公式，在行走速度相同的情况下，距离越短，时间越短。货格与货格、货格与复核台、复核台与复核台之间均分别存在着特殊的位置关系，观察分析后，为方便对模型进行描述和求解，我们根据仓库示意图对仓库内的元素用三维数组进行编号，将3013个元素分为货格与货格、货格与复核台、复核台与复核台三种情况分别进行计算，再分别建立模型并求解结果。……