仓库优化 —— 拣选路径优化算法
仓库优化 —— 拣选路径优化算法
拣选过程中，效率低下的主要原因通常在于运动浪费，即不必要的移动导致任务完成时间延长。为了解决这个问题，步行路径优化（或拣选路径优化）应运而生，它旨在寻找最快的仓库导航方式，以便快速、准确和高效地拣选产品。
通过优化拣选路径，仓库可以显著降低劳动力成本，提高拣选速度，从而更好地满足客户需求。这不仅有助于提升仓库的整体运营效率，还能在激烈的市场竞争中为仓库赢得更多的优势。因此，对于仓库管理者来说，深入研究和应用拣选路径优化策略是至关重要的。
据统计，拣选作业往往占据了仓库劳动力的一半以上，即便仓库技术在不断进步，如自动存储和检索系统的引入，拣选工作仍主要依赖人工完成。因此，深入优化拣选路径，减少不必要的移动，对于提高整体效率具有重大意义。
拣选路径优化就是拣选人员在短时间内找到多个货位并返回出发点的最短路线，这是一个在大型数据集上难以解决的问题。而最短路径问题则是寻找两点之间的最短路径，这在加权图中可以通过多种算法来解决。
最短拣选路径问题，简而言之，就是寻找图中两个点之间距离最短或成本最低的路径。在图论中，这些点被称为“节点”或“顶点”，而连接它们的线则被称为“边”。在加权图中，每条边都被赋予了一个特定的值，这个值可以代表距离、时间、成本等。
对于仓库管理来说，加权图可以形象地表示仓库内的布局和移动成本。例如，图中的节点可以代表货架、工作站或发货区，而边则代表在这些点之间移动的路径。边的权重可以表示移动所需的距离、时间或劳动力成本。
解决最短路径问题的目标是找到一条从起点到终点的路径，使得这条路径上所有边的权重之和最小。当所有边的权重都为正数时，这个问题通常可以在合理的时间内得到解决。这对于仓库管理来说是一个好消息，因为大多数情况下，移动的成本（如距离、时间）都是正数。
以下成熟的算法可以用来解决最短路径问题，可以根据仓库的具体需求和规模来选择和应用，以帮助仓库管理者优化拣选路径，减少移动成本，提高工作效率。
- Dijkstra算法：适用于所有边权重为正的情况，能够有效找到单源节点到其他所有节点的最短路径。
- Bellman-Ford算法：可以处理负权边，但不能处理负权回路。
- Floyd-Warshall算法：用于求解所有节点对之间的最短路径，适合较小的图。
- A*算法：结合了Dijkstra算法和启发式搜索，适用于路径搜索问题。
传统拣选方法，如波次拣选、区域拣选等，虽然比盲目寻找式拣选得以进一步提升效率，但是有效地利用算法优化拣选路径，然而合才科技开发的智能拣选系统通过在6种最短路径算法中推荐最优拣选路径，并且做到了拣选路径目视化实时指引，再加上多人均分工作量的拣选策略，从而解决了以下多人拣选的弊端：
- 多人同时拥挤在一个通道内造成拥堵，影响拣选效率。
- 因人均拣选任务量不均衡，而造成有人过度劳累有人清闲，从而出现工人的抱怨。
- 因拣选任务量不均衡，而任务量最大的人员在最后完成拣选的时间，延长了整体订单拣选的完成时间。
本系统包含以下拣选路径算法：
A：贯穿式（U形）
B：贯穿式（S形）
C：组合式（S形+回转)
D：回转式（U形）
E：最大间隙式
F：组合式（交叉过道）