摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第14-24页 |
1.1 课题背景 | 第14-16页 |
1.2 问题的提出 | 第16-18页 |
1.3 论文的研究思路及关键问题 | 第18-19页 |
1.3.1 研究思路 | 第18页 |
1.3.2 关键问题 | 第18-19页 |
1.4 论文研究的技术路线 | 第19页 |
1.5 本文的主要工作及创新点 | 第19-22页 |
1.5.1 主要工作 | 第19-21页 |
1.5.2 创新点 | 第21-22页 |
1.6 本章小结 | 第22-24页 |
第2章 相关研究内容综述 | 第24-48页 |
2.1 供应链分销网络概述 | 第24-28页 |
2.1.1 供应链分销网络涵义 | 第24-25页 |
2.1.2 供应链分销网络库存管理 | 第25-26页 |
2.1.3 多级库存控制策略概述 | 第26-28页 |
2.2 供应链分销网络多级存储控制方法概述 | 第28-37页 |
2.2.1 基于经济订货量方法的供应链多级库存控制研究 | 第29-30页 |
2.2.2 基于(r,Q)策略的供应链多级库存控制研究 | 第30-32页 |
2.2.3 基于Push/Pull策略的供应链多级库存控制研究 | 第32-33页 |
2.2.4 基于CONWIP策略的供应链多级库存控制研究 | 第33-37页 |
2.3 射频识别技术在供应链管理中的应用 | 第37-41页 |
2.3.1 相关文献分类情况 | 第37-39页 |
2.3.2 RFID技术用于供应链管理中的仿真研究综述 | 第39-41页 |
2.4 多级库存控制策略的优化研究综述 | 第41-44页 |
2.4.1 基于智能优化方法的供应链多级库存控制研究 | 第41-43页 |
2.4.2 基于SBO方法的供应链多级库存控制研究 | 第43-44页 |
2.5 基于仿真的优化方法相关研究综述 | 第44-46页 |
2.5.1 SBO方法基本理论 | 第44-45页 |
2.5.2 基于仿真的优化方法目前研究特点 | 第45页 |
2.5.3 基于仿真的和声搜索算法的相关理论 | 第45-46页 |
2.6 本章小结 | 第46-48页 |
第3章 RFID使能的电子流通卡系统 | 第48-62页 |
3.1 RFID使能的电子流通卡系统设计 | 第48-56页 |
3.1.1 系统设计目标 | 第48-49页 |
3.1.2 系统开发架构 | 第49-51页 |
3.1.3 系统数据库开发 | 第51-54页 |
3.1.4 EPC系统简介 | 第54-56页 |
3.2 系统硬件实现 | 第56-60页 |
3.2.1 RFID阅读器选型 | 第56-59页 |
3.2.2 RFID阅读器硬件电路构成 | 第59-60页 |
3.3 本章小结 | 第60-62页 |
第4章 RFID使能的CONWIP控制策略设计 | 第62-76页 |
4.1 RFID使能的控制策略原理 | 第62-66页 |
4.1.1 传统CONWIP控制策略原理分析 | 第62-64页 |
4.1.2 多级存储系统的各控制策略原理分析 | 第64-66页 |
4.2 RFID使能的CONWIP控制策略设计 | 第66-67页 |
4.3 供应链多级库存网络CONWIP控制策略数学模型 | 第67-71页 |
4.3.1 单工厂多阶段生产存储系统与多级存储系统区别 | 第67-68页 |
4.3.2 CONWIP策略数学模型的建立 | 第68-71页 |
4.4 各策略实验结果的对比分析 | 第71-75页 |
4.5 本章小结 | 第75-76页 |
第5章 多产品系统RFID使能的CONWIP控制策略设计 | 第76-88页 |
5.1 CONWIP控制策略应用于多产品系统中的特点 | 第76-78页 |
5.2 多产品CONWIP策略数学模型 | 第78-81页 |
5.3 仿真实验及结果分析 | 第81-86页 |
5.4 本章小结 | 第86-88页 |
第6章 供应链多级存储系统仿真平台设计开发 | 第88-100页 |
6.1 供应链分销网络系统评价指标设计 | 第88-89页 |
6.2 供应链分销网络系统仿真平台的设计开发 | 第89-90页 |
6.3 系统仿真平台的实现 | 第90-94页 |
6.3.1 仿真模型的实现 | 第90-91页 |
6.3.2 仿真结果的实现 | 第91-94页 |
6.4 仿真实验与结果分析 | 第94-99页 |
6.5 本章小结 | 第99-100页 |
第7章 RFID使能的CONWIP控制策略基于仿真的优化 | 第100-114页 |
7.1 基于仿真的优化方法介绍 | 第100页 |
7.2 优化算法 | 第100-104页 |
7.2.1 和声搜索算法(HS)原理 | 第100-102页 |
7.2.2 HS算法的改进 | 第102-104页 |
7.3 自适应全局最优和声搜索算法(SGHS) | 第104-107页 |
7.3.1 全局最优和声搜索算法(GHS) | 第104-105页 |
7.3.2 SGHS算法介绍 | 第105-106页 |
7.3.3 基于仿真的SGHS方法 | 第106-107页 |
7.4 CONWIP控制策略基于仿真的优化 | 第107-112页 |
7.4.1 单种产品优化分析 | 第107-109页 |
7.4.2 多种产品优化分析 | 第109-112页 |
7.5 本章小结 | 第112-114页 |
第8章 总结与展望 | 第114-118页 |
8.1 总结 | 第114-115页 |
8.2 新技术发展所带来的新的研究方向 | 第115-118页 |
参考文献 | 第118-130页 |
致谢 | 第130-132页 |
作者简介 | 第132-134页 |
攻读博士期间发表的论文 | 第134页 |