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基于遗传算法的仓库管理系统的研究与实现

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

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