自动化立体仓库的拣选与储位分配优化
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9页 |
| 1.2 自动化立体仓库的国内外发展概况 | 第9-10页 |
| 1.3 自动化立体仓库的研究现状 | 第10-16页 |
| 1.3.1 储位分配的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 拣选作业的研究现状 | 第12页 |
| 1.3.3 优化算法的研究现状 | 第12-16页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第16-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 基于Flexsim的自动化立体仓库的作业仿真 | 第19-32页 |
| 2.1 自动化立体仓库简介 | 第19-21页 |
| 2.1.1 自动化立体仓库的概念 | 第19-20页 |
| 2.1.2 自动化立体仓库的组成部分 | 第20-21页 |
| 2.2 自动化立体仓库的Flexsim仿真模型 | 第21-25页 |
| 2.2.1 入库区的Flexsim模型 | 第21-22页 |
| 2.2.2 货架区的Flexsim模型 | 第22-24页 |
| 2.2.3 出库区的Flexsim模型 | 第24-25页 |
| 2.3 某配送中心自动化立体仓库仿真与分析 | 第25-31页 |
| 2.3.1 系统数据 | 第25页 |
| 2.3.2 概念模型 | 第25页 |
| 2.3.3 建立Flexsim模型 | 第25-27页 |
| 2.3.4 仿真结果统计及分析 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 储位分配模型的建立与优化算法设计 | 第32-43页 |
| 3.1 储位分配问题描述 | 第32页 |
| 3.2 储位分配模型 | 第32-36页 |
| 3.2.1 模型假设 | 第32-33页 |
| 3.2.2 参数定义 | 第33-34页 |
| 3.2.3 模型建立 | 第34-36页 |
| 3.3 粒子群优化算法 | 第36-38页 |
| 3.3.1 基本粒子群算法 | 第36-37页 |
| 3.3.2 多目标粒子群算法 | 第37-38页 |
| 3.4 改进多目标粒子群算法 | 第38-40页 |
| 3.4.1 外部存档的更新 | 第38-39页 |
| 3.4.2 粒子学习样本的选择 | 第39页 |
| 3.4.3 变异操作 | 第39-40页 |
| 3.5 算法实现 | 第40页 |
| 3.6 算法复杂度分析及性能测试 | 第40-42页 |
| 3.6.1 算法复杂度分析 | 第40-41页 |
| 3.6.2 性能测试 | 第41-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-43页 |
| 4 拣选路径模型的建立与优化算法设计 | 第43-52页 |
| 4.1 拣选作业概述 | 第43-44页 |
| 4.1.1 拣选作业流程 | 第43页 |
| 4.1.2 拣选作业原理 | 第43-44页 |
| 4.2 拣选路径优化模型 | 第44-45页 |
| 4.2.1 模型假设 | 第44页 |
| 4.2.2 参数定义 | 第44页 |
| 4.2.3 模型建立 | 第44-45页 |
| 4.3 改进粒子群算法 | 第45-47页 |
| 4.3.1 对惯性权重的改进 | 第46页 |
| 4.3.2 对加速度因子的改进 | 第46-47页 |
| 4.3.3 对全局最优位置的改进 | 第47页 |
| 4.4 算法实现 | 第47-48页 |
| 4.5 算法复杂度分析及性能测试 | 第48-51页 |
| 4.5.1 算法复杂度分析 | 第48页 |
| 4.5.2 性能测试 | 第48-51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 优化仿真与算例分析 | 第52-61页 |
| 5.1 储位分配优化的仿真分析 | 第52-56页 |
| 5.2 拣选路径优化的仿真分析 | 第56-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 全文总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录 | 第67页 |
