| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 目录 | 第9-12页 |
| 图目录 | 第12-15页 |
| 表目录 | 第15-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-30页 |
| ·研究背景 | 第16-17页 |
| ·国内外研究现状 | 第17-25页 |
| ·立体仓库研究现状 | 第18-21页 |
| ·时空数据模型研究现状 | 第21-25页 |
| ·当前研究存在的问题 | 第25页 |
| ·研究目标和研究内容 | 第25-26页 |
| ·研究目标 | 第25-26页 |
| ·研究内容 | 第26页 |
| ·研究方法和技术路线 | 第26-28页 |
| ·研究方法 | 第26页 |
| ·技术路线 | 第26-28页 |
| ·论文的组织 | 第28-30页 |
| 第2章 立体仓库时空特征分析及数据获取方法 | 第30-58页 |
| ·立体仓库对象分析 | 第30-35页 |
| ·立体仓库组成对象 | 第31-33页 |
| ·立体仓库作业流程 | 第33-34页 |
| ·立体仓库数据分类 | 第34-35页 |
| ·立体仓库组成对象时空特征分析 | 第35-47页 |
| ·立体仓库组成对象的时空特征分析 | 第35-42页 |
| ·立体仓库组成对象的时空特征表达 | 第42-47页 |
| ·立体仓库对象的数据获取方法 | 第47-57页 |
| ·立体仓库对象数据获取的一般方法 | 第47页 |
| ·基于条形码、GPS/GPRS和ZigBee的立体仓库时空数据获取方法 | 第47-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第3章 事件驱动的面向对象立体仓库时空数据模型 | 第58-86页 |
| ·立体仓库时空数据建模分析 | 第58-62页 |
| ·已有时空数据模型分析和评价 | 第58-61页 |
| ·立体仓库时空数据建模方法和实现框架 | 第61-62页 |
| ·面向对象的立体仓库时空数据模型 | 第62-73页 |
| ·立体仓库组成对象及其关系 | 第62-71页 |
| ·面向对象的立体仓库时空数据模型 | 第71-73页 |
| ·基于事件序列的对象复杂行为建模 | 第73-81页 |
| ·立体仓库事件分析 | 第73-74页 |
| ·基于事件序列的对象复杂行为建模 | 第74-78页 |
| ·事件驱动的数据更新方法 | 第78-79页 |
| ·立体仓库事件抽取和编码 | 第79-81页 |
| ·立体仓库时空数据组织与存储 | 第81-85页 |
| ·立体仓库时空数据组织 | 第81-84页 |
| ·立体仓库时空数据存储 | 第84-85页 |
| ·本章小结 | 第85-86页 |
| 第4章 基于立体仓库时空数据模型的拣货作业动态调度 | 第86-112页 |
| ·立体仓库时空数据模型的应用框架 | 第86-87页 |
| ·立体仓库拣货作业概述 | 第87-90页 |
| ·立体仓库拣货系统 | 第87-88页 |
| ·立体仓库拣货作业优化目标 | 第88-90页 |
| ·立体仓库拣货动态调度 | 第90-99页 |
| ·立体仓库拣货动态调度方案 | 第90-94页 |
| ·立体仓库拣货动态调度优化模型构建 | 第94-99页 |
| ·立体仓库拣货动态调度优化模型解算 | 第99-111页 |
| ·遗传算法简介 | 第100-101页 |
| ·遗传算法解算 | 第101-109页 |
| ·新增需求下的动态最优路径计算 | 第109-111页 |
| ·本章小结 | 第111-112页 |
| 第5章 立体仓库管理信息系统的构建与应用 | 第112-128页 |
| ·系统需求分析 | 第112-117页 |
| ·系统总体设计 | 第117-119页 |
| ·系统开发与实现 | 第119-127页 |
| ·系统开发环境 | 第119页 |
| ·系统的实现 | 第119-127页 |
| ·本章小结 | 第127-128页 |
| 第6章 结论与展望 | 第128-131页 |
| ·研究成果 | 第128-129页 |
| ·研究创新点 | 第129页 |
| ·研究中存在的问题及展望 | 第129-131页 |
| 参考文献 | 第131-137页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第137-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |