[发明专利]基于遗传算法的堆叠组合方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明针对仓储物流系统需要进行堆叠组合时，比如在仓库存储时将物品尽量堆叠得紧凑以节省仓储空间，或者在运输时将一个客户的多个成品包装商品堆叠组合在一起进行运输以节省运输成本的问题，根据待堆叠物品的底面尺寸和运输渠道高度限制初始化虚拟容器空间，将堆叠组合问题转换为多空间装箱问题，当单个虚拟容器空间不能装完所有待堆叠箱物品时，再初始化新的虚拟容器空间，通过遗传算法提供最少虚拟容器且空间利用率最高的堆叠组合方案，提高订单组合率和堆叠规则度，完成物品堆叠组合，减少资源浪费。

技术领域

本发明涉及物流和仓储工业应用领域，尤其是一种基于遗传算法的堆叠组合方法、装置、设备和存储介质。

背景技术

随着电商的快速发展，消费者订单以及物品数量增多，对物流的智能化堆叠组合需求也越来越多，商家需要提供成品包装给客户，例如当客户在电商平台购买多个成品包装的商品时，需要对这些商品进行堆叠打包，从而可以极大地提高的订单组合率，同时降低输送成本，提高消费者体验，但是多个物品堆叠打包方案复杂度高，并且有因为堆叠不规则导致派送成本骤增的风险。

因此，将多个物品进行快速合理的堆叠组合打包是物流打包中亟待解决的问题。目前出现的堆叠组合方案，主要在于增加自动化操作，从而减少人力成本的目标进行设计，能够解决单成品包装的堆叠组合问题，从而提高生产效率。但仓库中客户订单太多，需要进行混合成品包装，要求堆叠方案能够降低仓储成本和运输成本时，现有发明算法难以解决该问题。

发明内容

本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的一个目的是提供堆叠一种基于遗传算法的堆叠组合方法、装置、设备和存储介质。

本发明所采用的技术方案是：

一种基于遗传算法的堆叠组合方法，包括步骤：

S1：随机产生多个堆叠方案染色体，所述多个堆叠方案染色体组成初始种群；

S2：对所述初始种群中每个堆叠方案染色体进行堆叠适配过程，获得父代种群，并计算父代种群中每个堆叠方案染色体的适应度，并保留适应度最高的堆叠方案染色体；

S3：对父代种群中堆叠方案染色体进行交叉进化，并和所述父代种群中适应度最高的堆叠方案染色体组合得到第一代进化种群；

S4：对所述第一代进化种群进行变异，生成第一代变异种群，计算所述第一代变异种群中每个堆叠方案染色体的适应度，选择所述第一代变异种群中适应度最高的堆叠方案染色体为第一代近似最优堆叠方案染色体。

进一步地，还包括步骤：

S5：对近似最优堆叠方案染色体进行进化迭代，具体为：将所述步骤S4中得出的近似最优堆叠方案染色体作为所述步骤S1中初始种群中的其中一个堆叠方案染色体，重复执行步骤S1至S4，进行进化迭代得到下一代近似最优方案；

S6，当迭代次数达到预设迭代次数，则将最后一代近似最优堆叠方案染色体输出。

进一步地，步骤S1中所述堆叠方案染色体包括待堆叠物品的堆叠顺序参数、放置方式参数和推荐容器参数；

所述容器指：以待堆叠物品的摆放方式的朝上面为底，以运输渠道限制的最长边为高度，虚拟出的容器空间，作为该待堆叠物品的可用容器，即每个待堆叠物品的虚拟容器空间的底面，是由其摆放方式中朝上的面决定。

进一步地，还包括步骤：

执行步骤S1前，根据第一约束条件筛选待堆叠物品；

所述第一约束条件包括：待堆叠物品尺寸小于运输渠道的最大尺寸。

进一步地，所述步骤S2中对所述初始种群中每个堆叠方案染色体进行堆叠适配过程具体包括步骤：