| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 仓库货位分配 | 第12-13页 |
| 1.2.2 多目标优化问题的求解 | 第13-15页 |
| 1.3 主要研究内容与论文框架 | 第15-16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 理论基础 | 第17-37页 |
| 2.1 仓储管理 | 第17-18页 |
| 2.2 仓库设施平面布局形式 | 第18-21页 |
| 2.2.1 垂直式布局 | 第18-20页 |
| 2.2.2 倾斜式布局 | 第20-21页 |
| 2.2.3 Fishbone布局 | 第21页 |
| 2.3 货位分配相关理论 | 第21-26页 |
| 2.3.1 货物储存的目标 | 第22页 |
| 2.3.2 货物储存策略 | 第22-24页 |
| 2.3.3 货位分配原则 | 第24-25页 |
| 2.3.4 货位分配基本思路 | 第25-26页 |
| 2.4 算法理论 | 第26-35页 |
| 2.4.1 遗传算法 | 第26-31页 |
| 2.4.2 蚁群算法 | 第31-35页 |
| 2.5 本章小结 | 第35-37页 |
| 3 基于Fishbone布局的货位分配建模 | 第37-47页 |
| 3.1 Fishbone布局详细设计 | 第37-43页 |
| 3.1.1 基本假设 | 第37-38页 |
| 3.1.2 布局设计参数计算 | 第38-43页 |
| 3.2 多目标货位分配模型建立 | 第43-46页 |
| 3.2.1 问题假设 | 第43页 |
| 3.2.2 参数定义 | 第43-44页 |
| 3.2.3 模型建立 | 第44-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 4 基于遗传-蚁群混合算法的两阶段货位分配模型求解 | 第47-59页 |
| 4.1 仓库货位分配问题的两阶段求解算法 | 第47-49页 |
| 4.1.1 仓库货位分配问题求解分析 | 第47-48页 |
| 4.1.2 算法结合的思路 | 第48-49页 |
| 4.2 阶段一:单目标初始解集的遗传算法求解 | 第49-52页 |
| 4.2.1 算法准备 | 第49-50页 |
| 4.2.2 遗传操作 | 第50-52页 |
| 4.3 阶段二:多目标均衡解的蚁群算法求解 | 第52-54页 |
| 4.3.1 初始解集的处理 | 第52-53页 |
| 4.3.2 蚁群算法操作 | 第53-54页 |
| 4.4 遗传-蚁群混合算法求解步骤 | 第54-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 5 仓库货位分配算例分析 | 第59-73页 |
| 5.1 算例背景 | 第59-63页 |
| 5.2 仓库货位分配问题求解 | 第63-72页 |
| 5.2.1 遗传算法求单目标初始解集 | 第63-67页 |
| 5.2.2 蚁群算法求多目标均衡解 | 第67-72页 |
| 5.3 本章小结 | 第72-73页 |
| 6 结论 | 第73-75页 |
| 6.1 主要的工作 | 第73页 |
| 6.2 研究展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-77页 |
| 附录A | 第77-81页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第81-85页 |
| 学位论文数据集 | 第85页 |