基于订单体积指数和需求相关性的多巷道货位分配优化

何立华， 任海朝

（中国石油大学（华东）经济管理学院，山东青岛 266580）

仓储作为物流活动中的一个重要环节，在制造业、物流业中起着承上启下的作用. 据统计［1］，拣选作业时间占整个仓储作业时间的30%～40%，拣选成本占仓库运营成本的65%以上. 不同的货位分配会对仓库的拣选效率产生不同影响［2］.

货位分配问题是经典的仓储管理问题［3］. Wang等［4］最早提出了基于物料的订单体积指数（cube-per-order index），即COI原则，一种物料的COI值等于一段时间内它的总存储空间与该段时间内的周转率之比. 其值越小越要将该物料存储在靠近仓库出入口的货位上，该指标同时考虑了物料所需的总存储空间和周转率，大大提高了物料的存储效率. 后来Heskett［5-6］又将COI原则进一步应用到仓库布局中. Yang和Nguyen［7］基于COI原则，利用主成分分析对物料进行分类分级，并根据COI系数进行存储位置分配. 王洋和谢勇［8］提出了基于COI的改进分类存储策略，对货物先按COI值分类，再按照定位存储进行货位分配. 李明琨和张杨平［9］将COI储位分配方法与巷道作业平衡改进策略相结合，提出绝对分巷道存储模型和相对平均与最大值控制模型两种储位分配改进方法.

上述货位分配主要考虑物料的单一属性，如订单体积指数，没有从物料的多个属性进行综合考虑. 仅依靠COI 原则进行货位分配，会出现需求相关性大的物料被分配到的货位相距较远的情况，从而增加拣选距离. 所以部分文献以物料之间的需求相关性为指标进行优化……