多种智能算法在鱼骨布局拣选路径决策中的比较研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.1 鱼骨布局的拣选成本优于传统布局 | 第8页 |
| 1.1.2 拣选作业占用资源多且成本高 | 第8页 |
| 1.1.3 智能算法可有效解决拣选优化问题 | 第8-9页 |
| 1.2 研究意义 | 第9页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第9页 |
| 1.2.2 实践意义 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-17页 |
| 1.3.1 智能算法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 鱼骨布局研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.3 拣选路径策略的研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3.4 研究现状总结与分析 | 第16-17页 |
| 1.4 研究框架 | 第17-19页 |
| 1.4.1 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.4.3 研究内容 | 第19页 |
| 1.5 本章小结 | 第19-21页 |
| 第2章 拣选问题相关理论知识 | 第21-26页 |
| 2.1 拣选作业概述 | 第21-22页 |
| 2.1.1 拣选的概念和流程 | 第21页 |
| 2.1.2 拣选原则 | 第21-22页 |
| 2.1.3 影响拣选作业效率的因素 | 第22页 |
| 2.2 拣选路径优化理论 | 第22-24页 |
| 2.2.1 拣选路径问题概述 | 第22页 |
| 2.2.2 拣选路径策略 | 第22-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 鱼骨布局下拣选路径优化模型的构建 | 第26-34页 |
| 3.1 鱼骨布局的参数设计 | 第26-27页 |
| 3.2 模型的条件与假设 | 第27-28页 |
| 3.3 鱼骨布局拣选路径的优化模型 | 第28-32页 |
| 3.3.1 鱼骨布局拣选路径优化模型的构建 | 第28-29页 |
| 3.3.2 鱼骨布局中任意两个拣选点之间的距离 | 第29-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于智能优化算法的拣选路径优化模型求解 | 第34-55页 |
| 4.1 拣选路径优化遗传算法的设计 | 第34-35页 |
| 4.1.1 遗传算法概述 | 第34页 |
| 4.1.2 遗传算法运算步骤与算法设计 | 第34-35页 |
| 4.1.3 基本遗传算法的过程结构流程图 | 第35页 |
| 4.2 拣选路径优化蚁群算法的设计 | 第35-38页 |
| 4.2.1 蚁群算法概述 | 第35页 |
| 4.2.2 蚁群算法运算步骤与算法设计 | 第35-37页 |
| 4.2.3 蚂蚁算法过程结构流程图 | 第37-38页 |
| 4.3 拣选路径优化布谷鸟算法的设计 | 第38-41页 |
| 4.3.1 布谷鸟算法概述 | 第38页 |
| 4.3.2 布谷鸟算法运算步骤与算法设计 | 第38-40页 |
| 4.3.3 布谷鸟算法过程结构流程图 | 第40-41页 |
| 4.4 三种算法的计算与比较研究 | 第41-54页 |
| 4.4.1 求解算例 | 第41-51页 |
| 4.4.2 统计分析 | 第51-53页 |
| 4.4.3 三种优化算法性能比较 | 第53-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 全文工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 论文创新点 | 第56页 |
| 5.3 后续工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61-72页 |
| 攻读学位期间发表学术论文与科研成果 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
