拣选机器人的路径该如何规划？
即货物在分拣机器人之间传递的问题。分拣机器人可以交换货物一定程度上可以解决分拣机器人同时空冲突的问题。但由于包传递会增加流程中的不稳定性、机器人的设计难度以及时间上也会有不小损耗，故本文不采用包传递模式进行算法模型设计，但此方法也是一种解决方案，故列举出来以供比较。
背包容量（Backpack capacity）
即一个机器人能够装下多少货物的问题。通常我们可以以件数、大小等多种方式控制，混合性仓库甚至会需要多种不同分拣机器人去适配不同类型的货物，在此我们将问题简化为同一类型的货物和分拣机器人来讨论，将背包容量设置为一常数b。
原子性（Atomicity）
即操作的颗粒度，通常颗粒度越细，上位机计算压力越大，而优化效果越好。在此我们采用单位时间概念，以一车宽为一单位长度n，则车移动n的时间为单位时间t。每一个单位时间我们都假设能完成通信指令的传递。暂时忽略停车和转弯的实际用时。
仓储货架位置（storage rack position）
不同的货架摆放方式也会直接影响到拣选机器人的效率，本文使用下图所示的摆放方式进行设计。该方法对于其他路网模型的兼容性较高，研究成果扩展性较强，同时该模型可以最大化仓储空间，也是物流车辆和仓储快速对接的一种最大化空间利用模型。
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