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W公司配送中心分拣区货位优化研究

致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
目录第9-12页
1 引言第12-17页
    1.1 研究背景及意义第12页
    1.2 国内外研究现状第12-14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页
    1.3 研究内容、方法和技术路线第14-17页
        1.3.1 研究的内容第15页
        1.3.2 研究的方法第15-16页
        1.3.3 研究的技术路线第16-17页
2 相关理论综述第17-33页
    2.1 配送中心的相关理论第17-21页
        2.1.1 配送中心的定义第17-18页
        2.1.2 配送中心的分类第18-19页
        2.1.3 配送中心的功能第19-21页
    2.2 货位优化管理第21-24页
        2.2.1 货位优化的概念第21页
        2.2.2 货位优化管理的原则第21-22页
        2.2.3 货位优化管理的策略第22-23页
        2.2.4 货位优化的基本思路第23-24页
    2.3 EIQ分析第24-29页
        2.3.1 EIQ分析的主要分析项目第25-27页
        2.3.2 EIQ分析的统计方法第27-29页
        2.3.3 EIQ分析的步骤第29页
    2.4 遗传算法(GA)第29-33页
        2.4.1 遗传算法基本理论第29-30页
        2.4.2 遗传算法的原理第30-33页
3 W配送中心分拣区现状分析第33-40页
    3.1 W公司配送中心简介第33-35页
    3.2 W公司配送中心分拣区现状第35-38页
        3.2.1 W公司分拣区现状第35-38页
    3.3 W公司配送中心分拣区中存在的主要问题第38-40页
4 W公司配送中心分拣区货位优化模型建立第40-49页
    4.1 货位优化的目标与约束条件第40-41页
        4.1.1 货位优化的目标第40-41页
        4.1.2 货位优化的约束条件第41页
    4.2 基础数据的收集第41页
    4.3 多目标货位优化模型第41-47页
        4.3.1 货位优化模型参数第41-42页
        4.3.2 目标函数的建立第42-44页
        4.3.3 货位优化问题数学模型的具体表示第44-47页
    4.4 多目标优化问题的求解方法第47-49页
5 W公司配送中心分拣区货位优化过程第49-73页
    5.1 基于EIQ的货物分类第49-60页
        5.1.1 IQ分析第51-54页
        5.1.2 IK分析第54-58页
        5.1.3 IQ与IK交叉分析第58-60页
    5.2 多目标货位优化问题的遗传算法求解第60-62页
    5.3 仿真及试验结果分析第62-73页
        5.3.1 仿真试验第62-71页
        5.3.2 试验结果分析第71-73页
6 总结与展望第73-75页
    6.1 结论第73页
    6.2 展望第73-75页
参考文献第75-77页
附录第77-83页
作者简历及攻读硕士期间取得的研究成果第83-85页
学位论文数据集第85页

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