(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111429881.5 (22)申请日 2021.11.29 (71)申请人 红云红河烟草 （集团） 有限责任公司 地址 650032 云南省昆明市五华区红锦路 367号 (72)发明人 徐跃明　王磊　陈斌　欧阳世波 　 周继来　迟文超　陈晓伟　方海英　 安裕强　周安详　 (74)专利代理 机构 北京名华博信知识产权代理 有限公司 1 1453 代理人 薛飞 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06Q 10/04(2012.01) G06Q 10/08(2012.01)G06F 111/04(2020.01) G06F 111/06(2020.01) (54)发明名称 一种基于群体智能的卷烟原料仓库优化布 局方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于群体智能的卷烟原 料仓库优化布局方法， 属于物流领域， 所述的优 化布局方法包括以下步骤， 步骤一确定影响仓库 拣选效率和成本的影响因素， 步骤二建立优化模 型， 步骤二模型进行优化， 本发明能够有效的提 高仓库的降低运营成本， 不仅提高了设备的利用 率， 还节约了设备的工作耗时， 以避免设备多次 访问相同或相近的货位区域， 减少不必要的拣选 行程。 权利要求书4页 说明书9页 附图1页 CN 114201860 A 2022.03.18 CN 114201860 A 1.一种基于群体智能的卷烟原料仓库优化布局方法， 其特征在于： 所述多的基于机器 学习的卷烟原料仓库优化布局方法包括以下步骤， 步骤一确定影响仓库拣选效率和成本的影响因素； 步骤二建立优化模型； 步骤三对 模型进行优化计算。 2.根据权利要求1所述的一种基于群体智能的卷烟原料仓库优化布局方法， 其特征在 于： 所述的步骤一确定影响仓库拣选效率和成本的影响因素， 影响影响有如下两个因素1， 订单分批问题， 因素2.拣选路径问题。 3.根据权利要求2所述的一种基于群体智能的卷烟原料仓库优化布局方法， 其特征在 于： 所述的步骤二建立优化模型， 包括订单分批问题优化模型以及拣选路径问题优化模型， 建立所述的订单分批问题优化模型如下： 目标函数： 约束条件： qc≤Q c＝1,2,…,C   (2) vc≤V c＝1,2,…,C   (3) 符号说明： T： 拣选批次总数； M： 拣选设备总数； N： 所有订单的品项数总和； C： 订单数量； Q： 拣选设备最大 可装载质量； V： 拣选设备最大 可装载容 量； 第t批次中设备m在货位 i和货位j间的拣选距离； 决策变量， 决定第t批次中设备m是否访问完货位 i后前往货位j；权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114201860 A 2第t批次中设备m从P&D点到第一个访问货位的距离； 第t批次中设备m从最后一个访问货位回到P&D点的距离； qc： 订单C中所有品项的总质量； vc： 订单C中所有品项的总容积； 第t批次中订单C的总质量； 第t批次中订单C的总容积； 决策变量， 决定订单C是否在第t批次中。 4.根据权利要求2所述的一种基于群体智能的卷烟原料仓库优化布局方法， 其特征在 于： 所述拣选路径问题优化模型， 目标函数； 约束条件： qm≤Q,m＝1,2, …,M vm≤V,m＝1,2, …,M 符号说明： M： 拣选设备 数量； N： 拣选货位数量； i,j： 任意带拣货位 点； dij： 拣选点ij之间的距离； 拣选设备m从P&D点出发至第一个货位的距离； 拣选设备m从最后一个货位范围P&D点的距离； Q： 拣选设备最大装载量； V： 拣选设备最大装载容积； qm： 拣选设备m 当前装载量；权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114201860 A 3