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智能仓储系统设计与实现

摘要第2-3页
ABSTRACT第3-4页
第1章 绪论第11-21页
    1.1 仓储业的发展与现状第11-17页
        1.1.1 仓储业发展历史第11-13页
        1.1.2 国外仓储业现状第13-14页
        1.1.3 国内仓储业现状第14-16页
        1.1.4 宝钢铁路集配库现状第16-17页
    1.2 仓库调度问题第17-18页
        1.2.1 国外研究状况第17-18页
        1.2.2 国内研究状况第18页
    1.3 智能仓储研究内容与意义第18-20页
        1.3.1 研究内容第18-19页
        1.3.2 课题意义第19-20页
    1.4 本章小结第20-21页
第2章 智能仓储调度问题建模第21-37页
    2.1 宝钢铁路库业务流程第21-22页
    2.2 数学模型第22-26页
        2.2.1 仓库平面图第22-24页
        2.2.2 现场调度问题第24-25页
        2.2.3 TSP 数学模型第25-26页
    2.3 TSP 常用算法比较第26-36页
        2.3.1 精确启发式算法第27-30页
        2.3.2 局部搜索算法第30-32页
        2.3.3 高级搜索算法第32-36页
    2.4 本章小结第36-37页
第3章 基础遗传算法第37-54页
    3.1 仿生学原理第37-38页
    3.2 GA 分类第38-39页
    3.3 运算过程第39-40页
    3.4 编码第40-42页
        3.4.1 二进制编码第40-41页
        3.4.2 浮点数编码第41页
        3.4.3 符号编码第41-42页
    3.5 算子第42-51页
        3.5.1 选择算子第42-45页
        3.5.2 交叉算子第45-47页
        3.5.3 变异算子第47-48页
        3.5.4 单亲遗传算子第48-51页
    3.6 遗传算法的收敛性第51-52页
    3.7 本章小结第52-54页
第4章 仓库调度的启发式GA 算法第54-73页
    4.1 编码方法的选择第54-57页
        4.1.1 近邻表示编码第54页
        4.1.2 次序表示编码第54-56页
        4.1.3 布尔矩阵编码第56-57页
        4.1.4 顺序编码第57页
    4.2 遗传算法的选择第57-58页
    4.3 压缩搜索空间第58-65页
        4.3.1 STSP 候选集合第58-63页
        4.3.2 候选集合的使用第63-64页
        4.3.3 ATSP 候选集合第64-65页
    4.4 遗传算子的选择与改进第65-68页
        4.4.1 遗传算子的选择第65-67页
        4.4.2 启发式遗传算子第67-68页
    4.5 个体评价与选择第68-70页
    4.6 终止条件第70-71页
    4.7 运行过程第71页
    4.8 本章小结第71-73页
第5章 仓储系统架构设计第73-85页
    5.1 智能仓储分布式系统第73-79页
        5.1.1 系统设计模式第73-74页
        5.1.2 系统平台架构第74-77页
        5.1.3 分布式系统结构第77-79页
        5.1.4 数据流逻辑第79页
    5.2 仓储系统模块结构第79-82页
        5.2.1 系统用例分析第79-80页
        5.2.2 系统内部模块图第80-81页
        5.2.3 外部ERP 接口设计第81-82页
    5.3 数据表设计第82-84页
    5.4 本章小结第84-85页
第6章 系统性能与展望第85-91页
    6.1 算法效果第85-89页
    6.2 系统性能第89页
    6.3 展望第89-91页
参考文献第91-95页
致谢第95-96页
攻读学位期间发表的学术论文目录第96-98页

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