摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
1 绪论 | 第12-24页 |
1.1 研究背景和意义 | 第12-16页 |
1.1.1 研究背景 | 第12-14页 |
1.1.2 研究意义 | 第14-16页 |
1.2 国内外研究现状 | 第16-21页 |
1.2.1 仓库管理系统国内外研究现状 | 第16-18页 |
1.2.2 遗传算法国内外研究现状 | 第18-21页 |
1.2.3 遗传算法在仓库管理系统中的应用研究现状 | 第21页 |
1.3 主要工作及创新点 | 第21-22页 |
1.4 论文结构 | 第22-24页 |
2 仓库管理系统概述 | 第24-38页 |
2.1 仓库管理系统概述 | 第24-31页 |
2.1.1 数据采集层 | 第24-25页 |
2.1.2 通信层 | 第25-26页 |
2.1.3 系统应用层 | 第26-30页 |
2.1.4 系统集成层 | 第30-31页 |
2.1.5 系统网络拓扑图 | 第31页 |
2.2 系统功能架构 | 第31-34页 |
2.2.1 服务器端功能 | 第31-33页 |
2.2.2 Android客户端功能 | 第33-34页 |
2.3 系统数据库设计 | 第34-35页 |
2.4 系统实现 | 第35-37页 |
2.4.1 服务器端部分功能界面 | 第35-37页 |
2.4.2 客户端操作界面 | 第37页 |
2.5 本章小结 | 第37-38页 |
3 出入库优化建模 | 第38-50页 |
3.1 入库货位分配简介 | 第38-41页 |
3.1.1 货位分配简介 | 第38-39页 |
3.1.2 货位分配原则 | 第39-41页 |
3.2 货位分配问题研究现状 | 第41-42页 |
3.3 入库货位分配模型 | 第42-46页 |
3.3.1 就近原则模型 | 第42页 |
3.3.2 相关性原则模型 | 第42-43页 |
3.3.3 同一性原则模型 | 第43-44页 |
3.3.4 货堆限高模型 | 第44-45页 |
3.3.5 货位内货物出库时间模型 | 第45-46页 |
3.3.6 入库货位分配模型总结 | 第46页 |
3.4 出库路径优化问题分析 | 第46-49页 |
3.5 出库路径优化模型 | 第49页 |
3.6 本章小结 | 第49-50页 |
4 自适应遗传算法及其优化 | 第50-64页 |
4.1 遗传算法简介 | 第50-53页 |
4.1.1 遗传算法简介 | 第50-51页 |
4.1.2 遗传算法的基本流程 | 第51-53页 |
4.2 自适应遗传研究现状 | 第53-56页 |
4.2.1 线性自适应遗传算法 | 第53-54页 |
4.2.2 余弦自适应遗传算法 | 第54-55页 |
4.2.3 指数自适应遗传算法 | 第55-56页 |
4.3 新型自适应遗传算法 | 第56-58页 |
4.4 性能测试与分析 | 第58-63页 |
4.4.1 测试函数 | 第58-60页 |
4.4.2 测试结果及其分析 | 第60-63页 |
4.5 本章小结 | 第63-64页 |
5 出入库优化模型遗传算法仿真与实现 | 第64-78页 |
5.1 多目标最优化问题解决方案 | 第64-65页 |
5.2 入库货位分配模型仿真 | 第65-70页 |
5.2.1 编码设计 | 第66-67页 |
5.2.2 初始化数据 | 第67-68页 |
5.2.3 初始化种群 | 第68页 |
5.2.4 适应度函数设计 | 第68页 |
5.2.5 遗传操作 | 第68-69页 |
5.2.6 仿真结果分析 | 第69-70页 |
5.3 入库货位分配模型在系统当中的实现 | 第70-71页 |
5.3.1 关键数据获取 | 第70页 |
5.3.2 货位分配实现效果 | 第70-71页 |
5.4 出库路径优化模型仿真 | 第71-75页 |
5.4.1 遗传算法实现 | 第71-73页 |
5.4.2 贪心选择货位 | 第73页 |
5.4.3 仿真结果分析 | 第73-75页 |
5.5 出库路径优化模型在系统当中的实现 | 第75-76页 |
5.6 本章小结 | 第76-78页 |
6 总结与展望 | 第78-80页 |
6.1 本文工作总结 | 第78-79页 |
6.2 不足与展望 | 第79-80页 |
参考文献 | 第80-84页 |
致谢 | 第84-85页 |
个人简历 | 第85页 |
发表的学术论文 | 第85页 |