| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 论文研究目的及意义 | 第12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3.1 物流配送中心研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 订单分拣研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的研究内容及结构 | 第15-17页 |
| 第二章 物流配送中心及分拣优化问题的理论研究 | 第17-29页 |
| 2.1 配送中心概述 | 第17页 |
| 2.2 分拣理论研究 | 第17-20页 |
| 2.2.1 分区分拣 | 第17-18页 |
| 2.2.2 订单分割策略 | 第18页 |
| 2.2.3 订单分批策略 | 第18-19页 |
| 2.2.4 分类分拣策略 | 第19-20页 |
| 2.3 模糊集合理论和聚类算法介绍 | 第20-24页 |
| 2.3.1 模糊集合理论 | 第20-21页 |
| 2.3.2 聚类算法介绍 | 第21-24页 |
| 2.4 遗传算法理论介绍 | 第24-27页 |
| 2.4.1 编码方法 | 第25页 |
| 2.4.2 适应度函数 | 第25页 |
| 2.4.3 遗传算子 | 第25-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 “储分一体化”模式概述及分析 | 第29-39页 |
| 3.1 “储分一体化”模式简介 | 第29页 |
| 3.2 “储分一体化”仓储布局优化分析 | 第29-32页 |
| 3.3 工艺流程优化分析 | 第32-36页 |
| 3.4 “储分一体化”模式的特点及优势 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 “储分一体化”模式下分拣优化模型设计 | 第39-55页 |
| 4.1 问题描述 | 第39-40页 |
| 4.2 基于任务均衡的分拣聚类模型设计 | 第40-49页 |
| 4.2.1 构建原始数据矩阵 | 第41-42页 |
| 4.2.2 数据标准化处理 | 第42-43页 |
| 4.2.3 建立相似性矩阵 | 第43-44页 |
| 4.2.4 构造聚类模型 | 第44-46页 |
| 4.2.5 多目标优化问题的模型分析 | 第46-48页 |
| 4.2.6 聚类结果的有效性评判 | 第48-49页 |
| 4.3 订单分批分拣优化模型设计 | 第49-53页 |
| 4.3.1 数据处理 | 第49-50页 |
| 4.3.2 构造聚类模型 | 第50-51页 |
| 4.3.3 构建堆垛机出入库数学模型 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-55页 |
| 第五章 聚类算法在分拣优化问题上的应用 | 第55-87页 |
| 5.1 模糊c-均值聚类算法的设计 | 第55-58页 |
| 5.1.1 模糊c-均值聚类算法简介 | 第55-56页 |
| 5.1.2 模糊c-均值聚类算法的步骤设计 | 第56-58页 |
| 5.2 自适应遗传-模糊均值聚类算法(AGA-FCM)的设计 | 第58-64页 |
| 5.2.1 染色体编码方法的确定 | 第59页 |
| 5.2.2 种群初始化 | 第59页 |
| 5.2.3 构建适应度函数 | 第59-60页 |
| 5.2.4 遗传操作中自适应遗传算子设计 | 第60-63页 |
| 5.2.5 算法停止准则 | 第63页 |
| 5.2.6 AGA-FCM算法步骤 | 第63-64页 |
| 5.3 基于任务均衡的分拣聚类模型的算法实现 | 第64-77页 |
| 5.3.1 应用MATLAB的FCM算法实现 | 第67-71页 |
| 5.3.2 应用MATLAB的AGA-FCM算法实现 | 第71-77页 |
| 5.4 两种算法的分析与比较 | 第77-79页 |
| 5.5 订单分批分拣模型的算法实现 | 第79-86页 |
| 5.5.1 模型的AGA-FCM算法实现 | 第80-82页 |
| 5.5.2 模型优化结果分析 | 第82-86页 |
| 5.6 本章小结 | 第86-87页 |
| 第六章 结论与展望 | 第87-89页 |
| 6.1 结论 | 第87页 |
| 6.2 展望 | 第87-89页 |
| 致谢 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-97页 |
| 附录A 攻读硕士期间主要学术成果 | 第97-99页 |
| 附录B 数据表 | 第99-105页 |