基于遗传禁忌搜索算法的货位分配问题研究
| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 1.绪论 | 第9-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-13页 |
| 1.1.1 自动化立体仓库概述 | 第10页 |
| 1.1.2 自动化立体仓库组成结构 | 第10-11页 |
| 1.1.3 自动化立体仓库的特点 | 第11-12页 |
| 1.1.4 自动化立体仓库的发展与研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2 货位分配 | 第13-15页 |
| 1.2.1 货位分配问题概述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 货位分配问题国内外的研究成果 | 第14-15页 |
| 1.3 数据挖掘技术 | 第15-17页 |
| 1.3.1 挖掘步骤 | 第15-16页 |
| 1.3.2 分析方法 | 第16页 |
| 1.3.3 常用算法 | 第16-17页 |
| 1.4 研究意义 | 第17-18页 |
| 1.5 本文主要内容与结构 | 第18-20页 |
| 1.5.1 本文主要内容 | 第18-19页 |
| 1.5.2 本文结构 | 第19-20页 |
| 2.货位分配模型建立 | 第20-27页 |
| 2.1 货位分配优化理论 | 第20-22页 |
| 2.1.1 货位存储策略 | 第20-21页 |
| 2.1.2 货位分配原则 | 第21-22页 |
| 2.2 货位优化的约束条件与假设条件 | 第22-23页 |
| 2.2.1 货位优化的约束条件 | 第22-23页 |
| 2.2.2 货位优化的假设条件 | 第23页 |
| 2.3 货位优化问题的数学模型搭建 | 第23-25页 |
| 2.3.1 基于关联规则的模型建立 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于出入库频率的模型建立 | 第24-25页 |
| 2.3.3 优化模型的具体表示 | 第25页 |
| 2.4 货位分配问题的求解方法 | 第25-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 3.遗传算法优化货位分配模型 | 第27-40页 |
| 3.1 遗传算法概述 | 第27-28页 |
| 3.1.1 遗传算法介绍 | 第27页 |
| 3.1.2 遗传算法的优点 | 第27-28页 |
| 3.1.3 遗传算法的国内外研究现状简介 | 第28页 |
| 3.2 遗传算法的描述 | 第28-32页 |
| 3.2.1 初始化种群 | 第28-29页 |
| 3.2.2 染色体编码 | 第29页 |
| 3.2.3 种群适应度函数 | 第29页 |
| 3.2.4 遗传算子 | 第29-31页 |
| 3.2.5 遗传算法流程图 | 第31-32页 |
| 3.3 仿真实验 | 第32-39页 |
| 3.3.1 基本信息 | 第32-36页 |
| 3.3.2 实验结果 | 第36-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4.遗传禁忌搜索算法优化货位分配模型 | 第40-50页 |
| 4.1 禁忌搜素算法 | 第40-43页 |
| 4.1.1 禁忌搜索算法介绍 | 第40页 |
| 4.1.2 禁忌搜索算法构成与描述 | 第40-43页 |
| 4.1.3 禁忌搜索算法的特点 | 第43页 |
| 4.2 遗传禁忌搜索算法 | 第43-47页 |
| 4.2.1 遗传禁忌搜索算法意义 | 第43-44页 |
| 4.2.2 遗传禁忌搜索算法的描述 | 第44-47页 |
| 4.3 仿真实验 | 第47-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 5.总结与展望 | 第50-51页 |
| 5.1 工作总结 | 第50页 |
| 5.2 课题展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 作者简介 | 第55-56页 |
