Deep Reinforcement Learning for Dynamic Order Picking in Warehouse Operations
作者: Sasan Mahmoudinazlou, Abhay Sobhanan, Hadi Charkhgard, Ali Eshragh, George Dunn
分类: math.OC, cs.LG
发布日期: 2024-08-03 (更新: 2025-04-05)
💡 一句话要点
提出基于深度强化学习的动态拣货方法，优化仓库运营效率。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 深度强化学习 动态拣货 仓库运营 路径优化 订单完成率
📋 核心要点
- 传统静态优化算法难以应对动态订单环境下的拣货路径优化，导致效率低下和订单积压。
- 利用深度强化学习，动态调整拣货员路线，以适应实时变化的订单需求，提高订单完成率。
- 实验表明，在高订单到达率下，该方法比传统算法的订单完成率提高了约16%，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
本文研究了仓库运营中至关重要的动态拣货问题，该问题对整体效率和盈利能力有直接影响。针对现代仓库管理中实时适应订单波动和高效拣货员路径规划的关键挑战，本文提出了一种适用于配备自动拣货设备的单区仓库的深度强化学习（DRL）框架。该方法通过动态优化拣货员路线，显著减少了订单吞吐时间和未完成订单的数量，尤其是在高订单到达率的情况下。通过与基于订单拣选文献中标准实践生成的实例的基准算法进行比较，实验结果表明，我们的DRL模型优于基准算法。例如，在高订单到达率0.09（即平均每100个时间单位9个订单）下，我们的方法实现了约98%的订单完成率，而基准算法的完成率为82%。我们进一步研究了奖励函数中超参数的集成，该超参数允许在行进距离和订单完成时间之间进行灵活平衡。最后，我们证明了我们的DRL模型在样本外测试实例上的鲁棒性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决动态订单拣选问题，即在订单不断到达的仓库环境中，如何优化拣货员的路径，最小化订单完成时间和最大化订单完成率。现有方法通常基于静态优化算法，无法有效应对订单的动态变化，导致拣货效率低下和未完成订单增加。
核心思路：论文的核心思路是利用深度强化学习（DRL）来动态优化拣货员的路径。DRL 能够根据环境的实时状态（例如，当前订单队列、拣货员位置等）学习最优策略，从而适应订单的动态变化。通过不断与环境交互并获得奖励，DRL 模型能够学习到在不同订单模式下的最佳拣货策略。
技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) 环境建模：将仓库环境抽象为一个马尔可夫决策过程（MDP），包括状态空间、动作空间和奖励函数。状态空间描述了仓库的当前状态，例如订单队列、拣货员位置等。动作空间定义了拣货员可以执行的动作，例如移动到某个货架、拣选某个订单等。奖励函数用于评估拣货员的动作，例如完成订单获得正奖励，移动距离增加则获得负奖励。2) DRL 模型：使用深度神经网络作为价值函数或策略函数的近似器。论文中具体使用的 DRL 算法未知，但常见的选择包括 DQN、Actor-Critic 等。3) 训练过程：通过与模拟的仓库环境交互，DRL 模型不断学习和优化其策略。训练过程中，模型根据当前状态选择动作，执行动作后获得奖励，并利用奖励更新模型参数。
关键创新：该论文的关键创新在于将深度强化学习应用于动态订单拣选问题。与传统的静态优化算法相比，DRL 能够更好地适应订单的动态变化，并学习到更优的拣货策略。此外，论文还研究了奖励函数中超参数的集成，该超参数允许在行进距离和订单完成时间之间进行灵活平衡，从而更好地满足不同的业务需求。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 状态空间的设计：需要充分考虑影响拣货效率的因素，例如订单队列、拣货员位置、货架布局等。2) 动作空间的设计：需要定义拣货员可以执行的动作，例如移动到某个货架、拣选某个订单等。3) 奖励函数的设计：需要合理设置奖励，以鼓励拣货员完成订单并减少移动距离。4) DRL 算法的选择：需要根据具体问题选择合适的 DRL 算法，例如 DQN、Actor-Critic 等。5) 超参数的调整：需要调整 DRL 模型的超参数，以获得最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，在高订单到达率（0.09）下，该DRL模型实现了约98%的订单完成率，而基准算法的完成率仅为82%。这意味着该方法在高负载情况下能够显著提高订单处理能力，减少未完成订单的数量，从而提升仓库的整体运营效率。此外，该模型在样本外测试中也表现出良好的鲁棒性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种类型的仓库和配送中心，尤其是在订单量波动较大、需要快速响应客户需求的场景下。通过优化拣货员的路径，可以显著提高订单处理效率，降低运营成本，提升客户满意度。未来，该方法还可以扩展到更复杂的仓库环境，例如多区域仓库、多拣货员协同等。
📄 摘要（原文）
Order picking is a pivotal operation in warehouses that directly impacts overall efficiency and profitability. This study addresses the dynamic order picking problem, a significant concern in modern warehouse management, where real-time adaptation to fluctuating order arrivals and efficient picker routing are crucial. Traditional methods, which often depend on static optimization algorithms designed around fixed order sets for the picker routing, fall short in addressing the challenges of this dynamic environment. To overcome these challenges, we propose a Deep Reinforcement Learning (DRL) framework tailored for single-block warehouses equipped with an autonomous picking device. By dynamically optimizing picker routes, our approach significantly reduces order throughput times and unfulfilled orders, particularly under high order arrival rates. We benchmark our DRL model against established algorithms, utilizing instances generated based on standard practices in the order picking literature. Experimental results demonstrate the superiority of our DRL model over benchmark algorithms. For example, at a high order arrival rate of 0.09 (i.e., 9 orders per 100 units of time on average), our approach achieves an order fulfillment rate of approximately 98%, compared to the 82% fulfillment rate observed with benchmarking algorithms. We further investigate the integration of a hyperparameter in the reward function that allows for flexible balancing between distance traveled and order completion time. Finally, we demonstrate the robustness of our DRL model on out-of-sample test instances.