基于订单数据的库位优化研究
| 摘要 | 第2-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.3.1 库位优化研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 遗传算法研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.3 ABC分类法和随机存储研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 研究内容与论文结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论与方法 | 第18-30页 |
| 2.1 库位管理的基本理论 | 第18-20页 |
| 2.2 ABC分类法 | 第20-21页 |
| 2.2.1 ABC分类法简介 | 第20页 |
| 2.2.2 ABC分类法的应用 | 第20-21页 |
| 2.3 遗传算法 | 第21-28页 |
| 2.3.1 遗传算法简介 | 第21-22页 |
| 2.3.2 遗传算法的基本流程 | 第22-23页 |
| 2.3.3 编码 | 第23-24页 |
| 2.3.4 适应度函数 | 第24页 |
| 2.3.5 选择操作 | 第24-26页 |
| 2.3.6 交叉 | 第26-27页 |
| 2.3.7 变异 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-30页 |
| 第三章 基于ABC分类法的库位优化 | 第30-42页 |
| 3.1 案例背景分析 | 第30-36页 |
| 3.1.1 公司简介 | 第30-31页 |
| 3.1.2 仓库布局分析 | 第31-33页 |
| 3.1.3 订单分析 | 第33-36页 |
| 3.2 基于ABC分类法的库位优化 | 第36-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于改进遗传算法的库位优化 | 第42-56页 |
| 4.1 M公司遗传算法的库位优化模型 | 第42-43页 |
| 4.2 算法设计 | 第43-47页 |
| 4.2.1 染色体编码 | 第43页 |
| 4.2.2 适应度函数 | 第43-44页 |
| 4.2.3 选择操作 | 第44页 |
| 4.2.4 交叉操作 | 第44-46页 |
| 4.2.5 变异操作 | 第46-47页 |
| 4.3 实例验证 | 第47-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 第五章 基于随机存储的库位管理研究 | 第56-62页 |
| 5.1 随机存储简介 | 第56页 |
| 5.2. 模型假设及参数设定 | 第56-58页 |
| 5.3 随机存储算法设计 | 第58-59页 |
| 5.4 实证分析 | 第59-60页 |
| 5.5 本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 | 第68-69页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
