电商行业的迅速发展,使得仓库面临越来越多的订单,这对订单拣选效率和准确度的要求越来越高,促进了基于搬运机器人的货到人拣选系统的发展。在货到人拣选系统中,依据订单信息,机器人将相应的移动货架搬运至拣选台配合人工完成订单拣选。为了能够提升系统的整体运作效率,快速响应顾客的订单需求,需要采取适当的订单拣选流程。在整个订单拣选作业中,订单分批拣选和搬运机器人任务分配是影响作业效率的关键环节。因此,本文提出订单拣选流程:首先进行订单分批,然后将批次分配给各拣选台,最后将属于每个拣选台的订单批次对应需要搬运的货架分配给搬运机器人,机器人将货架搬运至拣选台完成拣选。本文的研究重点为订单分批和多机器人任务分配问题,从而实现系统中订单拣选作业的优化,提高订单拣选效率。首先对货到人拣选系统进行分析,阐述了货到人拣选系统的构成、整体布局、运作模式和具体的运作流程,采用栅格法建立拣选作业环境模型。然后,对订单分批进行研究,为多机器人任务分配的研究提供基础。建立以货架搬运次数最少为目标的订单分批模型,提出相似性规则和变邻域搜索两种算法求解模型。考虑到各拣选台作业的均衡性,将订单批次均衡地分配给各拣选台。基于订单分批的结果,进行多机器人任务分配问题研究。订单分批完成后,各批次订单所需货架得以确定,将货架搬运视为机器人需要执行的任务。为描述货架搬运任务之间的关系以及机器人完成搬运任务自身所消耗的代价,通过引入任务关联函数和任务自身代价函数建立多机器人任务分配模型。采用拍卖算法,以最小化搬运机器人总运动路程为优化目标,设计竞标和中标策略,最终求得最优的任务分配方案。最后,在同样的拣选系统环境中,针对相同的订单信息,利用MATLAB进行对比实验。相较于订单直接拣选策略,即把所有的订单随机分配给搬运机器人,订单分批拣选策略优化了多机器人任务分配结果,可以减短机器人约50%的运动路程,减少机器人约50%的任务货架数量,同时还可以均衡各机器人的任务分配量。另外还对货到人拣选系统的重要参数搬运机器人数量、订单数量和周转货架的储位数进行灵敏度分析。图18幅,表16个,参考文献104篇