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网络云仓平台关键技术研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
1 绪论第10-20页
    1.1 研究背景及意义第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 网络云仓的研究现状第12-15页
        1.2.2 订单管理系统研究现状第15-17页
    1.3 研究内容和组织结构第17-19页
        1.3.1 研究内容第17-18页
        1.3.2 组织结构第18-19页
    1.4 本章小结第19-20页
2 网络云仓平台架构设计与管网模型研究第20-32页
    2.1 网络云仓平台设计第20-23页
        2.1.1 “三个问题”引出网络云仓第20页
        2.1.2 网络云仓平台总体框架第20-21页
        2.1.3 网络云仓平台各子系统协作关系第21-23页
    2.2 网络云仓平台可行性分析第23-25页
        2.2.1 投资必要性分析第23-24页
        2.2.2 技术可行性分析第24页
        2.2.3 政策与经济可行性分析第24-25页
    2.3 管网模型在网络云仓中的应用第25-30页
        2.3.1 管网模型概念及理论基础第25-26页
        2.3.2 管网模型图分析方法第26-27页
        2.3.3 网络云仓骨干网管网模型第27-28页
        2.3.4 骨干网管网节点流量分析第28-30页
    2.4 本章小结第30-32页
3 网络云仓库存管理研究第32-42页
    3.1 传统库存管理机制第32-34页
        3.1.1 基于需求特性的库存管理机制第32页
        3.1.2 VMI库存管理机制第32-33页
        3.1.3 JMI库存管理机制第33-34页
    3.2 基于云计算的仓库管理第34-38页
        3.2.1 基于云计算仓储的优势第34-35页
        3.2.2 协同共享库存管理机制第35-36页
        3.2.3 形式化库存管网模型第36-38页
    3.3 库存模型原理分析与求解第38-41页
        3.3.1 库存管网模型问题描述与分析第38-39页
        3.3.2 求解最佳库存量第39-40页
        3.3.3 案例分析第40-41页
    3.4 本章小结第41-42页
4 网络云仓仓库分布策略研究第42-54页
    4.1. 仓库分布模型第42-46页
        4.1.1 模型假设第42页
        4.1.2 模型表征第42-44页
        4.1.3 模型建立第44-46页
    4.2 模型求解第46-50页
        4.2.1 粒子群算法相关概述第46-47页
        4.2.2 遗传算法相关概述第47-48页
        4.2.3 粒子群与遗传混合启发式算法设计第48-50页
    4.3 云仓库分布策略应用第50-53页
    4.4 本章小结第53-54页
5 关键子系统设计与实现第54-82页
    5.1 网络云仓平台设计与实现第54-56页
        5.1.1 网络云仓平台整体功能第54-55页
        5.1.2 开发环境与所用技术第55页
        5.1.3 平台登录及主界面第55-56页
    5.2 订单管理子系统设计与研究第56-67页
        5.2.1 订单管理系统功能需求分析第56-59页
        5.2.2 订单管理系统体系结构第59-60页
        5.2.3 海量数据存储问题研究第60-63页
        5.2.4 订单管理系统统一接口服务第63-65页
        5.2.5 订单分批处理策略第65-67页
    5.3 仓库管理子系统设计与实现第67-80页
        5.3.1 主要流程分析第67-71页
        5.3.2 业务实体分析第71-74页
        5.3.3 出入库模块实现第74-78页
        5.3.4 WEB SERVICE接口设计第78-80页
    5.4 本章小结第80-82页
6 总结与展望第82-84页
    6.1 主要创新点第82页
    6.2 下一步工作展望第82-84页
参考文献第84-90页
攻读学位期间科研情况及发表论文第90-92页
致谢第92页

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