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T宠物用品公司仓库货位优化研究

摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 引言第8-15页
   ·研究背景第8页
   ·研究目的与意义第8-9页
     ·研究目的第8页
     ·研究意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-12页
     ·货品存储策略研究第9-10页
     ·货位优化目标研究第10-11页
     ·货品相关性研究第11-12页
   ·论文特色与创新第12页
   ·主要思路第12-15页
第二章 相关理论及研究方法第15-23页
   ·货位优化相关理论第15-19页
     ·货位管理第15-16页
     ·货位优化第16-19页
   ·遗传算法第19-21页
     ·遗传算法的基本原理和特点第19页
     ·遗传算法的基本概念第19-20页
     ·遗传算法的基本要素第20-21页
     ·遗传算法的运算过程第21页
   ·遗传算法工具箱第21-23页
第三章 T宠物用品公司仓库现状第23-30页
   ·T宠物用品公司发展概况第23-24页
   ·T宠物用品公司仓库情况介绍第24-27页
     ·T宠物用品公司仓库存储基本信息第24页
     ·T宠物用品公司仓库布局及说明第24-25页
     ·T宠物用品公司仓库作业流程第25-27页
   ·T宠物用品公司仓库现状总结及问题分析第27-30页
     ·T宠物用品公司仓库现状总结第27-28页
     ·T宠物用品公司仓库问题分析第28-30页
第四章 T宠物用品公司订单资料分析第30-41页
   ·T宠物用品公司订单资料整理第30-32页
   ·T宠物用品公司订单EIQ分析第32-35页
     ·T宠物用品公司订单EQ分析第32-33页
     ·T宠物用品公司订单EN分析第33页
     ·T宠物用品公司订单IQ分析第33-34页
     ·T宠物用品公司订单IK分析第34-35页
   ·T宠物用品公司货品ABC分类第35-41页
     ·分类原因分析第35页
     ·分类目的分析第35-36页
     ·T宠物用品公司货品ABC分类第36-41页
第五章 T宠物用品公司仓库货位优化第41-59页
   ·T宠物用品公司仓库布局图第41-45页
   ·T宠物用品公司仓库货位优化问题建模第45-49页
     ·模型建立的假设条件第45页
     ·出库效率分析第45-46页
     ·货架稳定性分析第46-47页
     ·约束条件第47页
     ·优化模型的建立第47-48页
     ·优化模型分析第48-49页
   ·遗传算法实现第49-57页
     ·染色体编码设计第51-52页
     ·初始种群生成第52页
     ·适应度函数确定第52-53页
     ·选择操作第53-54页
     ·交叉操作第54页
     ·变异操作第54页
     ·重插入第54-55页
     ·遗传算法程序第55-57页
   ·遗传算法运行结果第57-59页
第六章 T宠物用品公司货位优化效果评价第59-63页
   ·优化后货位分配方案第59-62页
   ·优化效果评价第62-63页
结论第63-64页
参考文献第64-67页
致谢第67-68页
附录第68-71页
个人简历第71页

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