1、Batching orders in warehouses by minimizing traveldistance with genetic algorithmsChih-Ming Hsu, Kai-Ying Chen &Mu-Chen Chen,Introduction (1/4),訂單撿貨(order picking)存貨政策(storage policy)撿貨路徑(picking routing)批次撿貨(order batching),Introduction(2/4),批次檢貨AS/RS先選擇一種子訂單，再逐步加入其他訂單到該批次中，直到無法再加入訂單為止人工檢貨距離矩陣總檢取距離
2、最小,Introduction(3/4),Introduction(4/4),AS/RS作業特性與人工檢貨不同 AS/RS之批量方法不適合人工檢貨距離矩陣法 只適用於2D的倉儲設施規劃總撿取距離最小 會隨著設施規劃及批量形式不同而改變， 難求取最佳解,定義染色體表示法,產生起始母群體,計算適合度,選擇交配母群體,交配&修補,存活機制,新母群體,突變,停止?,停止,實驗設計與假設(1/2),實驗假設所有訂單已知同張訂單不可拆開到不同批次，且所有單一訂單中的數量不超過存檢設備負載量場站位於倉庫右下角撿貨人員能同時撿取左右貨架之貨品撿貨設備於窄巷中能做雙向的移動撿貨人員使用S-shape的移動策略,
3、實驗設計與假設(2/2),績效研究與比較(2D),GABMGibson & Sharp (GSBM)First-Come-First-Serve (FCFS),績效研究與比較(2D),績效研究與比較(2D),批量數,績效研究與比較(2D),工作量的平衡,績效研究與比較(2D),總移動距離,績效研究與比較(2D),計算時間,績效研究與比較(3D),GASMFCFS,績效研究與比較(3D),績效研究與比較(3D),批量數,績效研究與比較(3D),工作量的平衡,績效研究與比較(3D),總移動距離,績效研究與比較(3D),計算時間,結論,GABM除了在主要的績效指標，也就是總移動距離上具有良好的績效外
4、，在其他各種績效指標也有良好的表現而在計算時間方面，由於實務上訂單分批的作業通常再撿取前一天完成，故GABM還是能利用於現實生活的作業上,END,染色體編碼,(1,2,3,2,1,3)第一與第五張定單在第一批次第二與第四張定單在第二批次第三與第六張定單在第三批次,適合度函數,Fitness(i)=Distance(L) - Distance(i)Distance(L): 目前所有可行解(染色體)中， 距離最長者的移動距離Distance(i): 染色體(i)的移動距離,交配法則,雙點交配法(交配率0.6),修補,突變,配對交換(突變率0.05),存活機制,Pro_base = 0.05Rank(i): 目前所有染色體在依適合度由大到 小排序後，第i組染色體的排行,停止準則,最大迭代數=500連續40迭代沒有改進,
