| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 货位分配及仿真研究概况 | 第13-20页 |
| 1.2.1 货位分配研究概况 | 第13-18页 |
| 1.2.2 仿真优化研究概况 | 第18-20页 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 | 第20-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 货位分配相关理论与方法 | 第22-32页 |
| 2.1 自动化立体仓库简介 | 第22-23页 |
| 2.2 货位分配策略分析 | 第23-26页 |
| 2.2.1 库位分区原则 | 第23-25页 |
| 2.2.2 均匀分布原则 | 第25页 |
| 2.2.3 货位存储策略 | 第25-26页 |
| 2.3 自学习的基础专家系统概述 | 第26-30页 |
| 2.3.1 定义及组成 | 第26-27页 |
| 2.3.2 基于规则的专家系统 | 第27-28页 |
| 2.3.3 知识获取及学习过程 | 第28-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 自学习的货位分配优化 | 第32-46页 |
| 3.1 立体仓库出入库及货位分配作业流程 | 第32-33页 |
| 3.2 货物分类 | 第33-35页 |
| 3.2.1 ABC法在货位动态分配应用分析 | 第33-34页 |
| 3.2.2 以出入库频率为依据的ABC分类步骤 | 第34-35页 |
| 3.3 货位分区及知识库建立 | 第35-38页 |
| 3.4 自学习货位分配分析 | 第38-44页 |
| 3.4.1 某烟草配送中心问题分析 | 第38-40页 |
| 3.4.2 自学习货位分区优化 | 第40-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 货位分配数学模型与自学习实现 | 第46-64页 |
| 4.1 问题描述和模型假设 | 第46-47页 |
| 4.2 货位分配数学模型 | 第47-48页 |
| 4.3 自学习粒子群算法 | 第48-52页 |
| 4.3.1 粒子群算法应用 | 第48-49页 |
| 4.3.2 自学习的粒子群算法 | 第49-52页 |
| 4.4 算法应用 | 第52-55页 |
| 4.5 某烟草配送中心货位动态分配实现 | 第55-62页 |
| 4.6 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 货位分配优化建模与仿真 | 第64-78页 |
| 5.1 Flexsim软件应用 | 第64-65页 |
| 5.1.1 简介 | 第64-65页 |
| 5.1.2 Flexsim仿真建模步骤 | 第65页 |
| 5.2 货位分配仿真建模分析 | 第65-76页 |
| 5.2.1 某烟草配送中心工艺分析 | 第65-67页 |
| 5.2.2 仿真模型建立 | 第67-68页 |
| 5.2.3 货位分配优化策略设置 | 第68-71页 |
| 5.2.4 仿真运行及统计输出 | 第71-76页 |
| 5.2.5 结果分析 | 第76页 |
| 5.3 本章小结 | 第76-78页 |
| 第六章 结论与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 研究结论 | 第78页 |
| 6.2 研究展望 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-86页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间主要学术成果) | 第86-88页 |
| 附录B (Flexsim中系统的主要实体参数设定) | 第88-89页 |