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物联网环境下的动态JIT循环取货物流两阶段规划方法研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
目录第8-11页
CONTENTS第11-14页
第一章 绪论第14-25页
    1.1 研究背景及意义第14-17页
        1.1.1 研究背景第14-17页
        1.1.2 研究意义第17页
    1.2 课题来源第17-18页
    1.3 国内外研究现状及分析第18-22页
        1.3.1 工业园区集配中心运营模式的研究现状第18-19页
        1.3.2 循环取货下物流规划的研究现状第19-20页
        1.3.3 物联网技术在“生产物流一体化”中的研究现状第20-21页
        1.3.4 研究现状的不足第21-22页
    1.4 研究内容第22-24页
    1.5 本章小结第24-25页
第二章 工业园区内动态JIT循环取货物流规划问题概述第25-32页
    2.1 工业园区集配中心公共物流概述第25-27页
    2.2 基于Milk-run的“生产物流”联动分析第27-29页
    2.3 动态联动下面向SHIP的JIT型循环取货物流模式概述第29-30页
    2.4 本章小结第30-32页
第三章 基于物联网的动态JIT型Milk-run物流实时规划解决方案第32-39页
    3.1 AUTOM实时信息基础架构第32-33页
    3.2 iMRS解决方案描述第33-35页
    3.3 基于物联网的智能Milk-run公共物流环境第35-37页
        3.3.1 智慧型物流对象第36页
        3.3.2 智能网关第36-37页
        3.3.3 硬件配置与部署第37页
    3.4 本章小结第37-39页
第四章 动态联动下Milk-run两阶段物流规划机制第39-47页
    4.1 阶段一:初始规划第40-43页
        4.1.1 Milk-run物流规划问题分类及约束第40-42页
        4.1.2 Milk-run物流规划车辆调度原则第42-43页
    4.2 阶段二:实时修正第43-46页
        4.2.1 数量单元修正第44页
        4.2.2 路径单元修正第44-45页
        4.2.3 车型单元修正第45-46页
    4.3 本章小结第46-47页
第五章 基于遗传算法的Milk-run物流规划方法第47-60页
    5.1 Milk-run物流规划问题概述第47页
    5.2 数学模型第47-49页
        5.2.1 参数定义第47-48页
        5.2.2 模型约束与目标函数第48-49页
    5.3 遗传算法设计第49-54页
        5.3.1 染色体编码第50-51页
        5.3.2 适应度函数确定第51页
        5.3.3 种群初始化第51页
        5.3.4 遗传操作第51-54页
        5.3.5 终止检验第54页
    5.4 算例分析第54-59页
        5.4.1 参数设定第54-55页
        5.4.2 结果分析第55-59页
    5.5 本章小结第59-60页
第六章 iMRS系统设计与实现第60-68页
    6.1 需求分析第60-61页
    6.2 开发环境第61-62页
    6.3 系统框架与功能分析第62-63页
    6.4 功能模块的设计与实现第63-65页
        6.4.1 基础数据管理模块第63-64页
        6.4.2 物流规划决策模块第64页
        6.4.3 配送任务分配模块第64页
        6.4.4 物流配送执行模块第64-65页
    6.5 系统运行案例第65-67页
    6.6 本章小结第67-68页
总结与展望第68-70页
参考文献第70-75页
攻读学位期间发表论文第75-77页
致谢第77页

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