It can be useful to further rules w

It can be useful to further rules with which a picker can generate a travel path from a pick list. For example, the simplest algorithm might be “Visit aisles in sequence; detour into and back out of each aisle as necessary to pick product”.

Product placement
To help pickers guess the best way to travel, one must make the geometry and addresses work together. For example, if locations that are close also have similar addresses, and vice versa, then the pick list also tells picker something about where the next address is in the warehouse. The global (layout of the warehouse) is embedded in the local (list of addresses).
In addition, it is generally better to store the most popular skus close to the path outline, so that they can be reached with little or no detour, as shown in Figure10.7. Fewer and shorter detours also means that the eventual travel path will be simpler, which means that the savings is more likely to be realized because the order-picker can follow it.

Pick-path optimization
To compute optimal pick paths requires that the computer know the shortest distance between any two locations in the warehouse (and the corresponding route of travel). As of this writing, no warehouse management systems that we know of manage an explicit geometric model of the layout of the warehouse. Therefore true pick-path optimization is not currently done.
Eventually warehouse management systems will have geometric models of their warehouses; and advances in telecommunications will make it easy and economical to give picker precise travel instructions Then there will be no reason not to take advantage of pick-path optimization.
The fundamental result in pick-path optimization is due to Ratliff and Rosen- thal [34], who gave an algorithm for quickly finding the shortest tour of a set of locations in a warehouse. We will illustrate their ideas by giving a simplified version of their algorithm, which will generate near -optimal pick paths. The simplification is to restrict slightly the allowable patterns of travel so that the picker is forbidden to revisit a previously-visited aisle. In other words, we will find the shortest pick path subject to the constraint that the aisles cannot be visited out of their natural sequence.
Because of this restriction the suggested path may be slightly longer than the unconstrained optimum; but
• This algorithm is in the same spirit as the optimum-finding algorithm, but is much simpler and so is easier to program and to explain.
• Any unnecessary travel required because of the no-backtracking restriction is generally small.
• The generated path is simpler in structure than an optimum path and so easier for an order picker to understand and follow.
Following [34] we generate a pick-path by dynamic programming. This takes advantage of the fact that an optimum path can assume only a limited number of patterns at each end of an aisle. Our restriction that the picker can never revisit an aisle reduces the number of possible patterns to only two so that each order-picker can be imagined to follow this rule.
Pick all the required items from the current aisle and travel forward to the next aisle.
Note that there are two ways of traveling to the next aisle: An order-picker can either

Kết quả (Việt) 1:

Nó có thể hữu ích để thêm quy tắc mà một picker có thể tạo ra một con đường đi du lịch từ một danh sách lựa chọn. Ví dụ, các thuật toán đơn giản nhất có thể "ghé thăm lối đi theo thứ tự; khách có thể rẽ vào và trở lại trên lối đi mỗi khi cần thiết để chọn sản phẩm". Vị trí sản phẩmĐể giúp hái đoán là cách tốt nhất để đi du lịch, người ta phải làm cho hình học và địa chỉ làm việc với nhau. Ví dụ: nếu địa điểm gần cũng có tương tự như địa chỉ, và ngược lại, sau đó danh sách lựa chọn cũng cho biết chọn một cái gì đó về địa chỉ tiếp theo ở đâu trong nhà kho. Toàn cầu (bố trí của các kho hàng) được nhúng vào trong các địa phương (danh sách các địa chỉ).Ngoài ra, đó là nói chung tốt hơn để lưu trữ các skus phổ biến nhất gần với đường viền, do đó họ có thể đạt được với ít hoặc không có lựa chọn kép, như thể hiện trong Figure10.7. Ít hơn và ngắn hơn detours cũng có nghĩa rằng con đường du lịch cuối cùng sẽ đơn giản, có nghĩa là tiền tiết kiệm là nhiều khả năng sẽ được thực hiện bởi vì thứ tự chọn có thể làm theo nó. Chọn đường dẫn tối ưu hóaĐể tính toán lựa chọn tối ưu đường đòi hỏi máy tính biết khoảng cách ngắn nhất giữa bất kỳ hai địa điểm trong các kho hàng (và các tuyến đường tương ứng của du lịch). Bài viết này, không có hệ thống quản lý kho hàng mà chúng tôi biết quản lý một mô hình hình học rõ ràng của cách bố trí các kho hàng. Do đó thật sự lựa chọn-đường dẫn tối ưu hóa là không hiện đang thực hiện.Cuối cùng hệ thống quản lý kho bãi sẽ có các mô hình hình học của kho lưu trữ của họ; và tiến bộ trong viễn thông sẽ làm cho nó dễ dàng và kinh tế để cung cấp cho chọn du lịch chính xác hướng dẫn sau đó sẽ có không có lý do để không tận dụng lợi thế của con đường lựa chọn tối ưu.Kết quả cơ bản trong tối ưu hóa lựa chọn đường dẫn là do Ratliff và Rosen-thal [34], người đã đưa ra một thuật toán cho một cách nhanh chóng tìm kiếm các tour du lịch ngắn nhất của một tập hợp các địa điểm trong một nhà kho. Chúng tôi sẽ minh họa cho ý tưởng của họ bằng cách đưa ra một phiên bản đơn giản của thuật toán của họ, mà sẽ tạo ra gần - con đường lựa chọn tối ưu. Đơn giản hóa là để hạn chế một chút các mô hình cho phép đi du lịch vì vậy mà các picker là cấm để lại một lối đi truy cập trước đó. Nói cách khác, chúng tôi sẽ tìm đường đi ngắn nhất của lựa chọn tuân theo các hạn chế các lối đi không thể được truy cập trong thứ tự tự nhiên của họ.Vì hạn chế này đường đề nghị có thể hơi dài hơn tối ưu không bị giới hạn; Nhưng• Thuật toán này là tinh thần tương tự như các thuật toán tìm kiếm tối ưu, nhưng nhiều đơn giản và rất dễ dàng để chương trình và giải thích.• Bất kỳ du lịch không cần thiết bắt buộc do hạn chế no backtracking nhỏ nói chung.• Đường được tạo ra là đơn giản hơn trong cấu trúc hơn so với một đường dẫn tối ưu và do đó dễ dàng hơn cho một bảng chọn lệnh để hiểu và làm theo.Sau [34], chúng tôi tạo ra một con đường lựa chọn bởi các lập trình năng động. Điều này sẽ đưa các lợi thế của một thực tế là một đường dẫn tối ưu có thể giả định chỉ có một số hạn chế của mô hình tại mỗi đầu của một lối đi. Chúng tôi giới hạn bảng chọn không bao giờ có thể truy cập lại một lối đi làm giảm số lượng các mô hình có thể chỉ có hai vì vậy mà mỗi thứ tự chọn có thể được tưởng tượng để thực hiện theo quy tắc này.Chọn tất cả các mục cần thiết từ lối đi hiện tại và đi về phía trước lối đi tiếp theo.Lưu ý rằng có hai cách để đi du lịch đến lối đi tiếp theo: một bảng chọn lệnh, hoặc có thể

Kết quả (Việt) 2:

Nó có thể có ích cho các quy tắc khác mà một bảng chọn có thể tạo ra một con đường đi từ một danh sách lựa chọn. Ví dụ, các thuật toán đơn giản nhất có thể là "Thăm lối đi theo thứ tự; đi vòng vào và trở ra của mỗi lối đi cần thiết để chọn sản phẩm ".

vị trí sản phẩm
để giúp người hái đoán là cách tốt nhất để đi du lịch, người ta phải làm cho hình học và các địa chỉ làm việc cùng nhau. Ví dụ, nếu các vị trí gần cũng có địa chỉ tương tự, và ngược lại, sau đó danh sách lựa chọn cũng cho chọn một cái gì đó về nơi địa chỉ tiếp theo là vào nhà kho. Việc toàn cầu (bố trí của các kho) được nhúng vào trong các địa phương (danh sách địa chỉ).
Ngoài ra, nó thường là tốt hơn để lưu trữ các dòng sản phẩm phổ biến nhất gần với phác thảo đường, vì thế mà họ có thể đạt được với rất ít hoặc không có đường vòng, như trong Figure10.7. Ít và đường vòng ngắn hơn cũng có nghĩa là con đường du lịch cuối cùng sẽ được đơn giản hơn, có nghĩa là các khoản tiết kiệm có nhiều khả năng trở thành hiện thực bởi vì các lệnh chọn có thể làm theo nó.

Chọn con đường tối ưu hóa
để tính toán con đường lựa chọn tối ưu đòi hỏi máy tính biết khoảng cách ngắn nhất giữa hai vị trí trong kho (và các tuyến đường tương ứng của du lịch). Theo văn bản này, không có hệ thống quản lý kho hàng mà chúng ta biết quản lý một mô hình hình học rõ ràng về cách bố trí của các kho hàng. . Do đó thật pick-con đường tối ưu hóa không phải là hiện thực hiện
Cuối cùng hệ thống quản lý kho sẽ có các mô hình hình học của kho; và tiến bộ trong viễn thông sẽ làm cho nó dễ dàng và kinh tế để đưa ra bảng chọn hướng dẫn du lịch chính xác Sau đó, sẽ không có lý do để không tận dụng lợi thế của pick-con đường tối ưu hóa.
Các kết quả cơ bản trong lựa chọn con đường tối ưu hóa là do Ratliff và Rosen- thal [34 ], người đã cho một thuật toán để nhanh chóng tìm ra các tour du lịch ngắn nhất của một tập hợp các địa điểm trong một nhà kho. Chúng tôi sẽ minh họa cho ý tưởng của mình bằng cách đưa ra một phiên bản đơn giản của thuật toán của họ, mà sẽ tạo ra gần -optimal chọn đường dẫn. Việc đơn giản hóa là để hạn chế hơi các mô hình cho phép của du lịch để chọn Cấm lại một lối đi trước đó đến thăm. Nói cách khác, chúng ta sẽ tìm ra con đường ngắn nhất để đề chọn ràng buộc là các lối đi không thể được truy cập không theo trật tự tự nhiên của họ.
Do hạn chế này con đường gợi ý có thể hơi dài hơn tối ưu không bị giới hạn; nhưng
• Thuật toán này là theo tinh thần giống như các thuật toán tối ưu tìm hiểu, nhưng đơn giản hơn nhiều và như vậy là dễ dàng hơn để lập trình và giải thích.
• Bất cứ đi không cần thiết cần thiết vì các hạn chế không thụt lùi nói chung là nhỏ.
• Con đường tạo là đơn giản trong cấu trúc hơn là một con đường tối ưu và dễ dàng hơn cho một bảng chọn để hiểu và làm theo.
Sau [34], chúng tôi tạo ra một pick-path bằng cách lập trình năng động. Điều này đem đến thực tế là một con đường tối ưu có thể giả định chỉ có một số hạn chế của mô hình ở mỗi đầu của một lối đi. Hạn chế của chúng tôi là chọn không bao giờ có thể lại một lối đi làm giảm số lượng mẫu có thể chỉ có hai để mỗi lệnh bảng chọn có thể được tưởng tượng theo quy tắc này.
Chọn tất cả các mục cần thiết từ các lối đi hiện tại và đi về phía trước để các lối đi tiếp theo.
Lưu ý rằng có hai cách để đi du lịch đến các lối đi tiếp theo: Một lệnh bảng chọn có thể hoặc