11、优化算法在仓储与学校排课问题中的应用研究

优化算法在仓储与学校排课问题中的应用研究

在线订单分批问题算法对比

在在线订单分批问题（OOBP）的研究中，研究人员将提出的算法与经典的贪心构造程序进行了对比。实验在一台配置为 Intel (R) Core (TM) 2 Quad CPU Q6600 2.4 Ghz、拥有 4 GB DDR2 RAM 内存的机器上运行，操作系统为 Ubuntu 18.04.1 64 位 LTS，代码使用 Java 8 开发。

测试实例选择

为测试算法，需要考虑仓库布局、订单情况以及订单到达的分布。研究人员选取并调整了一组先前文献中用于订单分批问题（OBP）的实例。这些实例来自四个矩形形状的真实仓库，每个仓库有两条横向通道（前后各一条）和数量可变的平行通道，平行通道两侧存储着产品，仓库只有一个位于前交叉通道左角或中心的仓库。以一个有 2 条交叉通道和 5 条平行通道的仓库为例，平行通道两侧各有 9 个拣货位置，总计 90 个拣货位置，仓库位于前交叉通道中心。

每个实例的订单数量在 [50, 100, 150, 200, 250] 之间变化，仓库中产品的分布遵循 ABC 分布或随机分布。研究人员从仓库 1 中选取了 16 个有代表性的实例进行对比，为每个订单数量 [100, 150, 200, 250] 选取了 4 个不同的实例，避免使用订单数量为 50 的实例，因为少量订单不会在订单交付中造成足够的拥堵，使得这些实例对于 OOBP 来说过于简单。最后，研究人员确定了订单交付到仓库的时间分布，将每组订单分为离线/在线两组，第一组由 15 个订单组成，在执行开始时就已可用，其余订单将在 4 小时的时间范围内均匀到达仓库。

与现有算法对比