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总装物料配送优化算法的研究与系统实现

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
1 绪论第11-17页
   ·课题研究的背景第11-12页
   ·总装物料配送系统研究的意义第12页
   ·物料配送问题的研究特点第12-13页
   ·国内外的研究现状第13-15页
   ·本文的主要工作第15-17页
2 线旁库存管理第17-30页
   ·线旁库存管理模型假定第17-18页
   ·现有库存管理模型分析第18-21页
     ·单客户库存管理问题第18页
     ·多客户库存管理问题第18-21页
   ·确定线旁库存管理模型第21-28页
     ·补充线旁库存设定第21-22页
     ·配送方式设定第22页
     ·工位分组设定第22-28页
   ·确定库存管理的整数规划模型第28-30页
3 车辆调度管理第30-37页
   ·车辆路线安排分析第30-31页
   ·带有时间窗的车辆路线安排问题(VRPTW)第31-33页
     ·时间窗的分类第31-33页
     ·VRPTW问题的结构第33页
   ·确定带有时间窗的车辆路线安排问题(VRPTW)模型第33-37页
     ·时间窗的说明第33-34页
     ·惩罚函数的建立第34-36页
     ·车辆配送管理模型的建立第36-37页
4 优化求解方法第37-43页
   ·遗传算法第37-41页
     ·遗传算法的介绍第37页
     ·遗传算法的构成第37-41页
   ·改进的遗传算法第41-43页
     ·染色体编码第41页
     ·初始染色体(Initialization Population)第41-42页
     ·基因混合交叉(genes mixed-cross method)第42-43页
5 系统设计与实现第43-66页
   ·系统结构设计第43-48页
     ·工艺流程第43-44页
     ·数据采集第44页
     ·生产控制流程第44-45页
     ·系统总体结构第45页
     ·数据库设计第45-46页
     ·主要数据流图第46-48页
   ·系统实现第48-66页
     ·主要模块功能流程图第48-54页
     ·线旁库存管理求解算法第54-57页
     ·线旁库存算法实现第57-58页
     ·车辆调度管理模型第58-63页
     ·车辆调度算法实现第63-64页
     ·与传统遗传算法比较第64-66页
6 结论第66-67页
参考文献第67-71页
附录A第71-73页
附录B第73-75页
在学研究成果第75-76页
致谢第76页

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