致谢 | 第4-5页 |
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
1 引言 | 第11-17页 |
1.1 背景 | 第11-13页 |
1.2 研究内容 | 第13-14页 |
1.3 研究思路及架构 | 第14-17页 |
1.3.1 研究思路 | 第14-15页 |
1.3.2 论文架构 | 第15-17页 |
2 文献综述 | 第17-35页 |
2.1 装箱问题 | 第17-21页 |
2.2 拣选系统优化方法 | 第21-25页 |
2.2.1 人工拣选系统优化方法 | 第21-22页 |
2.2.2 自动拣选系统优化方法 | 第22-25页 |
2.3 订单排程方法 | 第25-27页 |
2.3.1 基于规则的订单排程方法 | 第25-26页 |
2.3.2 基于优化的订单排程方法 | 第26-27页 |
2.4 车辆路径问题 | 第27-35页 |
3 基于洗衣流程中洗衣桶优先分组的装箱问题 | 第35-60页 |
3.1 洗衣流程 | 第36-38页 |
3.2 问题描述 | 第38-39页 |
3.2.1 概念准备 | 第38-39页 |
3.2.2 问题说明 | 第39页 |
3.3 洗衣桶分组模型与分组算法 | 第39-45页 |
3.3.1 洗衣桶分组模型 | 第40-42页 |
3.3.2 洗衣桶分组模型求解算法 | 第42-44页 |
3.3.3 整体工作任务条件下的洗衣桶分组算法 | 第44-45页 |
3.3.4 分批次工作任务条件下的洗衣桶分组算法 | 第45页 |
3.4 实验 | 第45-59页 |
3.4.1 实验数据 | 第45-47页 |
3.4.2 整体任务实验 | 第47-53页 |
3.4.3 随机批次情况下的实验 | 第53-56页 |
3.4.4 实验结果的讨论 | 第56-59页 |
3.5 本章小结 | 第59-60页 |
4 基于复合货物的旋转货架系统拣选路径规划问题 | 第60-91页 |
4.1 问题描述 | 第61-63页 |
4.1.1 应用背景 | 第61-62页 |
4.1.2 概念准备 | 第62-63页 |
4.2 旋转货架衣物拣选模型 | 第63-74页 |
4.2.1 单旋转货架衣物拣选模型 | 第64-68页 |
4.2.2 双旋转货架衣物拣选模型 | 第68-71页 |
4.2.3 基于蚁群的复合货物的旋转货架模型求解 | 第71-74页 |
4.3 旋转货架拣选等待时间区间拣选任务填补算法 | 第74-79页 |
4.3.1 旋转货架等待时间区间 | 第74-75页 |
4.3.2 单旋转货架拣选等待时间区间拣选任务填补算法 | 第75-76页 |
4.3.3 双旋转货架拣选等待时间区间拣选任务填补算法 | 第76-79页 |
4.4 实验 | 第79-90页 |
4.4.1 实验数据 | 第79-82页 |
4.4.2 单旋转货架衣物拣选模型实验 | 第82-84页 |
4.4.3 双旋转货架衣物拣选模型实验 | 第84-86页 |
4.4.4 旋转货架拣选等待时间区间填补算法实验 | 第86-88页 |
4.4.5 实验结果的讨论 | 第88-90页 |
4.5 本章小结 | 第90-91页 |
5 考虑承载量约束的带取送车辆路径优化问题 | 第91-118页 |
5.1 问题描述 | 第92-94页 |
5.1.1 应用背景 | 第92-93页 |
5.1.2 概念准备 | 第93-94页 |
5.2 基于运输车辆满负荷装运的衣物分配方法 | 第94-97页 |
5.2.1 待配送衣物分配模型 | 第94-96页 |
5.2.2 待配送衣物分组拆分方法 | 第96-97页 |
5.3 带取送的车辆运输路径规划方法 | 第97-105页 |
5.3.1 考虑承载量约束的带取送车辆路径优化模型 | 第97-100页 |
5.3.2 基于TSP问题的路径调整方法 | 第100-102页 |
5.3.3 车辆运输配送任务规划方法 | 第102-104页 |
5.3.4 基于粒子群算法的路径优化模型求解 | 第104-105页 |
5.4 实验 | 第105-117页 |
5.4.1 实验数据 | 第105-107页 |
5.4.2 实验结果 | 第107-115页 |
5.4.3 实验结果的讨论 | 第115-117页 |
5.5 本章小结 | 第117-118页 |
6 结论 | 第118-121页 |
6.1 研究结论 | 第118-119页 |
6.2 研究展望 | 第119-121页 |
参考文献 | 第121-129页 |
附录A 本文4.4.1实验数据 | 第129-133页 |
作者简历及在学研究成果 | 第133-137页 |
学位论文数据集 | 第137页 |