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基于自适应遗传算法的W公司仓库货位分配与优化研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-21页
    1.1 研究背景和研究意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 仓库的布局与运作研究第12-14页
        1.2.2 仓库的货位分配策略研究第14-15页
        1.2.3 货位优化算法研究第15-16页
        1.2.4 研究现状评述第16-17页
    1.3 研究目标和研究内容第17-19页
        1.3.1 研究目标第17页
        1.3.2 研究内容第17-19页
    1.4 研究方法和技术路线第19-20页
        1.4.1 主要的研究方法第19-20页
        1.4.2 技术路线第20页
    1.5 本章小结第20-21页
第二章 多目标优化与遗传算法介绍第21-31页
    2.1 多目标优化的概念第21页
    2.2 智能优化算法介绍与比较第21-23页
    2.3 遗传算法介绍第23-24页
    2.4 遗传算法的运算过程第24-30页
        2.4.1 编码第25-26页
        2.4.2 选择第26-27页
        2.4.3 交叉第27-28页
        2.4.4 变异第28-29页
        2.4.5 适应度函数第29-30页
    2.5 整数规划第30页
    2.6 本章小结第30-31页
第三章W公司仓储中心现状分析第31-38页
    3.1 W公司仓储中心介绍第31-33页
    3.2 仓储中心作业流程分析第33-36页
        3.2.1 产品入库作业流程第33-35页
        3.2.2 产品出库作业流程第35-36页
        3.2.3 产品信息第36页
    3.3 存在的问题第36-37页
    3.4 本章小结第37-38页
第四章 货位分配与优化研究第38-55页
    4.1 仓库的存储策略第38-39页
    4.2 货位分配与优化原则第39页
    4.3 立体库与平库混合存储流程设计第39-43页
        4.3.1 入库流程设计第40-41页
        4.3.2 出库流程设计第41-43页
    4.4 问题描述与基本假设第43-44页
    4.5 货位分配与优化模型的建立第44-54页
        4.5.1 模型符合说明第44页
        4.5.2 货位分配与优化的数学模型分析第44-50页
        4.5.3 建立模型第50-53页
        4.5.4 模型分析第53-54页
    4.6 本章小结第54-55页
第五章 模型求解与Matlab仿真分析第55-76页
    5.1 自适应遗传算法第55页
    5.2 自适应交叉算子与变异算子第55-57页
    5.3 基于自适应遗传算法求解模型第57-60页
        5.3.1 权重系数变化法第58页
        5.3.2 适应度函数和遗传算子的确定第58-60页
    5.4 基于Matlab的仿真验证第60-75页
        5.4.1 基本参数设定第60-61页
        5.4.2 入库模型仿真与结果分析第61-67页
        5.4.3 立体仓库货位优化第67-69页
        5.4.4 出库模型仿真与结果分析第69-75页
    5.5 本章小结第75-76页
总结与展望第76-78页
参考文献第78-82页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第82-83页
致谢第83-84页
附件第84页

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