← Вернуться к списку

Модель машинного обучения для оптимизации маршрутов в производстве

Краткое содержание

Я ищу ML-модель для оптимизации маршрутов внутри фабрики. Я начинаю с простого – оптимизирую 1 проход (2 ряда). У нас есть множество критериев, и оптимальный маршрут будет зависеть от данных на момент времени. Пока что я хочу оставаться в пределах 1 прохода, поэтому не знаю, подходит ли алгоритм муравьиной колонии. Я ищу предложение о том, какую модель следует использовать? RL, GA и т.д. У нас есть DataFrame с данными о полках, стеллажах, рядах, товарах и времени их назначения на перемещение (начиная с рядов 1 и 2). Водитель может одновременно получать доступ к 2 рядам складских помещений, а номера стеллажей и полок выровнены друг с другом. Например, склады в стеллаже 4 и на полке 3 доступны для ряда 1 и ряда 2 одновременно, поскольку эти ряды связаны между собой, что позволяет машинисту получать товары из этих двух складских мест точно в одно и то же время. Максимальная грузоподъемность машины – 60 куб. футов. Приоритет имеют товары с наименьшим временем назначения на погрузку.

Полный текст статьи пока не загружен.