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作者：李腾;丁佩佩;张茹兰;
单位：哈尔滨商业大学管理学院;
摘要：在移动机器人与拣选人员协同完成拣选工作的机器人履约系统中,在机器人充足且不间断工作的情况下,本文重点关注由拣选人员决定的拣选工作站处工作效率。本文考虑疲劳因素对拣选人员工作效率的影响,首先建立了以拣选人员任务完成时间最短为目标的模型,然而仅考虑优化上述目标会造成多机器人在拣选工作区排队等待,系统出现冲突阻塞;然后建立以所有机器人排队等待时间最短为目标的模型,机器人分配结果为决策变量。考虑机器人排队等待将对拣选人员产生的心理压力,本文采用约束法对拣选人员任务完成时间进行约束处理,利用遗传算法对模型进行求解。算例仿真实验验证了考虑拣选疲劳能够提升拣选工作站处工作效率,订单拣选难度越大,模型优化效果越显著。本文通过仿真分析得出如下结论:同批任务中,优先分配拣选难度小的任务会使拣选效率更高;分配储位时各货架层的拣选难度差异越小,拣选效率越高。最后,本文分析影响拣选疲劳的各项参数,所提出的模型适应不同拣选人员及不同工作状态,符合基于组织积极性学说的组织管理理念,能够使拣选人员保持高水平的体能和心理沉浸感。
关键词：RMFS;;拣选疲劳;;机器人调度;;多目标优化;;遗传算法
基金资助：教育部哲学社科后期重大项目(22JHQ009);; 黑龙江省博士后科研启动金项目(LBH-Q21102);; 黑龙江省自然科学基金项目(LH2023G009)~~
