卷烟物流自动分拣与补货优化算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第12页 |
| 1.4 组织结构安排 | 第12-14页 |
| 2 卷烟自动分拣系统 | 第14-25页 |
| 2.1 分拣作业概述 | 第14-15页 |
| 2.2 分拣策略 | 第15-19页 |
| 2.3 订单分析方法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 EIQ分析 | 第19-21页 |
| 2.3.2 ABC分析 | 第21-22页 |
| 2.4 卷烟分拣设备概述 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 自动分拣控制系统设计与实现 | 第25-35页 |
| 3.1 自动分拣工艺 | 第25-26页 |
| 3.2 基于“虚拟容器”的自动分拣控制算法 | 第26-27页 |
| 3.2.1“虚拟容器”思想简介 | 第26-27页 |
| 3.2.2“虚拟容器”排列 | 第27页 |
| 3.3 自动分拣控制算法设计 | 第27-29页 |
| 3.4 实际案例分析 | 第29-30页 |
| 3.5 仿真结果及分析 | 第30-34页 |
| 3.5.1 仿真软件介绍 | 第30页 |
| 3.5.2 Labview仿真结果及分析 | 第30-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 卷烟补货调度优化模型设计 | 第35-40页 |
| 4.1 卷烟补货调度工艺简介 | 第35-36页 |
| 4.2 客户订单结构补货信号时间分布 | 第36-37页 |
| 4.3 基于时间分布的补货调度优化模型设计 | 第37-39页 |
| 4.3.1 时间优化模型 | 第37-38页 |
| 4.3.2 间距优化模型 | 第38-39页 |
| 4.3.3 峰值优化模型 | 第39页 |
| 4.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 卷烟补货模型的智能优化算法求解 | 第40-59页 |
| 5.1 遗传算法概述 | 第40-42页 |
| 5.1.1 遗传算法简介 | 第40页 |
| 5.1.2 遗传算法原理 | 第40-42页 |
| 5.2 粒子群算法概述 | 第42-48页 |
| 5.2.1 粒子群算法简介 | 第42-43页 |
| 5.2.2 粒子群算法原理 | 第43-46页 |
| 5.2.3 粒子群算法与遗传算法比较 | 第46-48页 |
| 5.3 卷烟补货模型求解算法设计 | 第48-49页 |
| 5.4 实例仿真及分析 | 第49-58页 |
| 5.4.1 仿真程序设计 | 第49-51页 |
| 5.4.2 仿真结果及分析 | 第51-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 6 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 个人简历 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
