面向仓储物流的多目标货位分配优化：基于混合禁忌变邻域搜索算法（TVNS）的研究

《Applied Sciences》：Integrated Optimization Framework for AS/RS: Coupling Storage Allocation, Collaborative Scheduling, and Path Planning via Hybrid Meta-Heuristics Dingnan Zhang, Boyang Liu, Enqi Yue and Dongsheng Wu

　　

针对仓储物流中货位分配存在的效率、稳定性与空间利用率等多目标冲突问题，研究人员提出了一种混合禁忌变邻域搜索算法（Tabu Variable Neighborhood Search, TVNS）。该算法将禁忌搜索（Tabu Search, TS）的短期记忆机制嵌入变邻域搜索（Variable Neighborhood Search, VNS）的局部搜索阶段，并引入自适应扰动策略以增强全局探索能力。实验采用灵敏度分析法验证权重配置，在30%与70%负载条件下，[0.3, 0.2, 0.5, 0.1]的权重组合在效率（λ1）、稳定性（λ2）、相关性（λ3）与均匀性（λ4）四个目标间取得最优平衡。结果表明，TVNS能有效避免早熟收敛，提升仓储吞吐量并保障作业安全性。

研究背景与意义

随着电子商务与智能制造的发展，自动化立体仓库的运营效率成为供应链优化的关键环节。货位分配问题（Storage Location Assignment Problem, SLAP）作为NP-hard难题，直接影响出入库效率、设备能耗及作业安全。现有研究多采用单一目标优化或静态权重配置，难以适应动态工业场景的需求。传统变邻域搜索（VNS）易陷入局部停滞，而禁忌搜索（TS）缺乏结构性多样性。为此，研究人员设计了一种融合TS记忆机制与VNS邻域结构的混合算法TVNS，旨在通过多目标协同优化提升仓储系统的综合性能。该研究发表于《Applied Sciences》，为智能仓储调度提供了新的方法论支持。

关键技术方法

研究采用六类定制化邻域算子：单点交换（Single Position Swap）、元素插入（Element Insertion）、片段反转（Segment Reversal）、块交换（Block Swap）、属性交换（Attribute-based Swap）和三位置轮换（Three-position Rotation）。算法通过自适应扰动机制（Shaking）跳出局部最优，并以禁忌表（Tabu List）防止循环搜索。权重配置经极端单目标场景（如仅效率优先、仅稳定性优先）的灵敏度分析确定，最终选取[0.3, 0.2, 0.5, 0.1]作为多目标权重组合。实验数据基于标准仓储网格模型生成，负载率设置为30%与70%以模拟实际工况。

研究结果

3.1.2 TVNS算法设计

研究人员构建了包含六类算子的邻域结构体系。局部微调算子（如单点交换）用于调整物品分布密度，宏观重组算子（如块交换）实现货架区段级重构，属性交换算子则针对性优化高频物品的区位。三位置轮换算子通过(i→j→k→i)的循环置换，解决了传统成对交换无法实现的复杂结构变换。

自适应扰动机制

当局部搜索在邻域k内连续T_shake次未改进解时，触发强度因子α的随机扰动：S_new= Shaking(S, α)。该操作通过比例于问题规模的随机移动，迫使解脱离深层局部谷底，重启搜索进程。

禁忌搜索集成

算法设置长度为L的禁忌表记录近期移动（如交换对），禁止回溯至已访问解。若候选解S'满足藐视准则（Aspiration Criterion）——即其目标值优于当前全局最优——则无视禁忌限制。此机制平衡了搜索的多样性与集中性。

算法流程验证

通过Algorithm 1的流程控制实现迭代优化：初始化当前解S_curr与最优解S_best，依次遍历6个邻域结构。在30%与70%负载下，TVNS的[0.3, 0.2, 0.5, 0.1]权重配置较单目标策略提升综合性能达17.3%，尤其在订单关联度高的场景下，吞吐量提升显著。

讨论与结论

研究证实，TVNS通过融合TS的禁忌记忆与VNS的系统性邻域切换，有效克服了传统算法在SLAP问题上的早熟收敛缺陷。权重灵敏度分析表明，相关性（λ₃=0.5）与效率（λ₁=0.3）的高权重配置契合工业场景中“高频协同品邻近存放”的实际需求。稳定性（λ₂=0.2）与均匀性（λ₄=0.1）作为约束条件，保障了物理安全与空间利用率。该算法为动态仓储环境下的多目标决策提供了可扩展的优化框架，未来可结合实时订单流数据进一步验证其鲁棒性。