Publicação
The joint order batching and picking routing problem : algorithms and new formulation
| Resumo: | Administrar grandes depósitos e armazéns de forma eficiente não é uma tarefa fácil. A quantia de variáveis e processos envolvidos desde o momento em que o consumidor realiza a compra de um único produto, até o seu recebimento, é bastante considerável. Dentro deste contexto, existem dois principais problemas envolvendo processos em armazéns: o problema de coleta de pedidos (OPP) e o problema de loteamento de pedidos (OBP). O OPP tem por objetivo minimizar a distância viajada por um funcionário enquanto ele faz a coleta de uma lista de produtos (pedidos). O OBP busca agrupar pedidos em lotes, que possuem um determinado limite de capacidade, de forma que a soma das distâncias via jadas durante a coleta dos produtos de todos os lotes seja minimizada. Quando estes dois problemas são abordados de forma conjunta, a estratégia é conhecida como problema de loteamento e coleta simultânea de pedidos (JOBPRP). Este trabalho propõe uma nova formulação matemática para o JOBPRP e apresenta novas soluções algorítmicas para tal problema: uma heurística baseada em dois níveis de programação dinâmica e um algo ritmo genético de agrupamento com controle de transmissão de genes. Para avaliar nossas propostas, executamos experimentos computacionais com conjuntos de dados fornecidos pela literatura. O modelo matemático foi utilizado em um software solucionador de pro gramas inteiros-mistos (Gurobi), onde se realizaram testes com pequenas instâncias para aferir a qualidade das soluções da nossa abordagem metaheurística. Nossos resultados computacionais evidenciaram alta estabilidade para todas as instâncias testadas e meno res valores objetivo que os reportados previamente na literatura, mantendo um tempo de execução razoável. |
|---|---|
| Autores principais: | Lorenci, Felipe Furtado |
| Assunto: | Metaheuristicas Algoritmos Modelo matemático Armazéns Genetic algorithm Order batching problem Order picking problem Warehouses |
| Ano: | 2022 |
| País: | Brasil |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | IBICT |
| Idioma: | português |
| Origem: | Oasisbr |
| Resumo: | Administrar grandes depósitos e armazéns de forma eficiente não é uma tarefa fácil. A quantia de variáveis e processos envolvidos desde o momento em que o consumidor realiza a compra de um único produto, até o seu recebimento, é bastante considerável. Dentro deste contexto, existem dois principais problemas envolvendo processos em armazéns: o problema de coleta de pedidos (OPP) e o problema de loteamento de pedidos (OBP). O OPP tem por objetivo minimizar a distância viajada por um funcionário enquanto ele faz a coleta de uma lista de produtos (pedidos). O OBP busca agrupar pedidos em lotes, que possuem um determinado limite de capacidade, de forma que a soma das distâncias via jadas durante a coleta dos produtos de todos os lotes seja minimizada. Quando estes dois problemas são abordados de forma conjunta, a estratégia é conhecida como problema de loteamento e coleta simultânea de pedidos (JOBPRP). Este trabalho propõe uma nova formulação matemática para o JOBPRP e apresenta novas soluções algorítmicas para tal problema: uma heurística baseada em dois níveis de programação dinâmica e um algo ritmo genético de agrupamento com controle de transmissão de genes. Para avaliar nossas propostas, executamos experimentos computacionais com conjuntos de dados fornecidos pela literatura. O modelo matemático foi utilizado em um software solucionador de pro gramas inteiros-mistos (Gurobi), onde se realizaram testes com pequenas instâncias para aferir a qualidade das soluções da nossa abordagem metaheurística. Nossos resultados computacionais evidenciaram alta estabilidade para todas as instâncias testadas e meno res valores objetivo que os reportados previamente na literatura, mantendo um tempo de execução razoável. |
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Atividades financiadas
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