基于马尔可夫链的自动化立体仓库的绩效评估

系统仿真学报 ›› 2016, Vol. 28 ›› Issue (7): 1692-1700.

基于马尔可夫链的自动化立体仓库的绩效评估

马向国¹, 刘同娟², 王丽³, 蒋荣芬³

1.北京物资学院物流学院,北京 101149;
2.北京物资学院信息学院,北京 101149;
3.北京物资学院研究生部,北京 101149

收稿日期:2015-06-15 修回日期:2015-12-03 出版日期:2016-07-08 发布日期:2020-06-04
作者简介:马向国(1975-),男,满族,内蒙多伦,博士,副教授,研究方向为现代物流系统规划及建模仿真。
基金资助:
北京市社会科学基金(15JGB071),北京物资学院高级别科研项目培育基金(GJB20161004),北京物资学院2014年度青年基金(2014XJQN03),北京物资学院高级别科研项目培育基金(GJB20143006)

Performance Evaluation of Automated Warehouse Based on Markov Chain

Ma Xiangguo¹, Liu Tongjuan², Wang Li³, Jiang Rongfen³

1. Logistics School, Beijing Wuzi University, Beijing 101149, China;
2. School of Information, Beijing Wuzi University, Beijing 101149, China;
3. Graduate School, Beijing Wuzi University, Beijing 101149, China

Received:2015-06-15 Revised:2015-12-03 Online:2016-07-08 Published:2020-06-04

摘要/Abstract

摘要： 科学可行的评估方法是改善自动化立体仓库应用现状的必要前提。已有的基于自动化立体仓库的绩效评估方法以静态的、定性的分析方法为主,其结论与实际情况存在一定的偏差。采用动态的、定量的评估方法对自动化立体仓库的绩效进行分析,从而为提高自动化立体仓库的使用效率提供分析依据。确定了自动化立体仓库的绩效评估的指标变量,并将马尔可夫分析法应用到自动化立体仓库的绩效评价系统中,建立了数学求解模型,并通过ARENA仿真技术,验证了该模型的可行性与科学性。

关键词: 自动化立体仓库, 绩效评估, 马尔科夫分析法, ARENA仿真

Abstract: It is necessary that the way of evaluating the AS/RS is scientific and feasible. However the majority of existing evaluate methods is static and qualitative, whose analysis results deviation, to a certain extent, from the real data. To support the improvement of the AS/RS use, the performance of AS/RS with a dynamic and quantitative method was analyzed. Specifically, the automated stereoscopic warehouse performance evaluation indicators were established; by using Marco analysis, the mathematical model of performance evaluation was got; based on ARENA software, the feasibility and validity of the mathematical solution model were verified.

Key words: AS/RS, performance evaluation, markov analysis, ARENA simulation

中图分类号:

TP391.9

马向国, 刘同娟, 王丽, 蒋荣芬. 基于马尔可夫链的自动化立体仓库的绩效评估[J]. 系统仿真学报, 2016, 28(7): 1692-1700.

Ma Xiangguo, Liu Tongjuan, Wang Li, Jiang Rongfen. Performance Evaluation of Automated Warehouse Based on Markov Chain[J]. Journal of System Simulation, 2016, 28(7): 1692-1700.

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