| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 论文研究的背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 论文研究的意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究技术路线 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 2 货位优化相关问题 | 第18-24页 |
| 2.1 仓储布局 | 第18-20页 |
| 2.1.1 传统仓储布局 | 第18-19页 |
| 2.1.2 新型仓储布局 | 第19-20页 |
| 2.2 存储策略 | 第20-21页 |
| 2.3 分配原则 | 第21-22页 |
| 2.3.1 基于周转率 | 第21-22页 |
| 2.3.2 基于相关性 | 第22页 |
| 2.4 作业方式 | 第22-23页 |
| 2.4.1 单指令循环 | 第22-23页 |
| 2.4.2 双指令循环 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 货位优化模型 | 第24-40页 |
| 3.1 拣选环境描述 | 第24-29页 |
| 3.1.1 拣选设备 | 第24-26页 |
| 3.1.2 拣选模式 | 第26-29页 |
| 3.2 基于订购频次、品项相关性的品项聚类 | 第29-33页 |
| 3.2.1 关联规则挖掘 | 第29页 |
| 3.2.2 基于Apriori算法的品项聚类 | 第29-31页 |
| 3.2.3 算法编译 | 第31-33页 |
| 3.3 传统仓储布局的货位优化模型 | 第33-37页 |
| 3.4 新型仓储布局的货位优化模型 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 货位优化算法 | 第40-48页 |
| 4.1 订单体积指数（COI）法 | 第40-41页 |
| 4.2 不考虑货架相关性的禁忌搜索（TS）算法 | 第41-43页 |
| 4.2.1 算法思想 | 第41-42页 |
| 4.2.2 算法设计 | 第42-43页 |
| 4.3 基于货架相关性的禁忌搜索（TS_SC）算法 | 第43-47页 |
| 4.3.1 算法设计 | 第43-45页 |
| 4.3.2 算法优点 | 第45-46页 |
| 4.3.3 算法编译 | 第46-47页 |
| 4.4 本章总结 | 第47-48页 |
| 5 算例分析 | 第48-56页 |
| 5.1 算法性能 | 第48-51页 |
| 5.1.1 订单生成 | 第48-49页 |
| 5.1.2 聚类结果 | 第49-50页 |
| 5.1.3 性能分析 | 第50-51页 |
| 5.2 相关性的影响 | 第51-53页 |
| 5.2.1 货架搬运次数 | 第51-52页 |
| 5.2.2 拣选路程 | 第52-53页 |
| 5.3 不同仓储布局的比较 | 第53-55页 |
| 5.4 本章总结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 研究总结 | 第56-57页 |
| 6.2 研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63页 |