基于遗传算法的物流中心货位优化研究
摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
第1章 绪论 | 第9-12页 |
·研究背景及选题意义 | 第9页 |
·国内外研究现状 | 第9-11页 |
·本文主要研究内容 | 第11-12页 |
第2章 物流中心货位优化管理研究 | 第12-27页 |
·物流中心货位优化的必要性 | 第12-13页 |
·物流中心货位管理优化的基本原则 | 第13页 |
·物流中心货位优化的步骤 | 第13-14页 |
·货物存储要因 | 第14-20页 |
·货物存储目标 | 第14-15页 |
·货物存储策略 | 第15-17页 |
·货物存储形式 | 第17页 |
·货物货位优化指派原则 | 第17-20页 |
·作业需求匹配原则 | 第17-19页 |
·产品特性匹配原则 | 第19-20页 |
·其他原则 | 第20页 |
·货物与货位编码优化 | 第20-27页 |
·货物编码 | 第20-22页 |
·货物编码的方法 | 第21-22页 |
·基于SKU管理的货物编码 | 第22页 |
·货位编码 | 第22-27页 |
·货位编码方法 | 第23页 |
·货位编码优化 | 第23-27页 |
第3章 货位优化模型构建 | 第27-42页 |
·基于EIQ分析的货物分类优化 | 第27-32页 |
·货位实际距离矩阵确定 | 第32-34页 |
·模型参数 | 第32页 |
·货位到物流中心进出口(I/O)实际最短距离 | 第32-33页 |
·货位间实际最短距离 | 第33-34页 |
·物流中心仓库分区优化 | 第34-36页 |
·物流中心仓库分区 | 第34-35页 |
·模型参数 | 第34-35页 |
·物流中心仓库分区模型 | 第35页 |
·库区储存策略的确定 | 第35-36页 |
·多目标货位优化模型 | 第36-42页 |
·问题概述 | 第36-37页 |
·模型参数设定 | 第37-38页 |
·模型构建 | 第38-42页 |
·模型假设 | 第38页 |
·模型目标 | 第38-40页 |
·模型约束 | 第40-41页 |
·多目标货位指派模型 | 第41-42页 |
第4章 算法设计 | 第42-60页 |
·遗传算法基础 | 第42-51页 |
·遗传算法的基本思想 | 第42-44页 |
·遗传算法的特点 | 第44页 |
·遗传算法的基本要素 | 第44-50页 |
·遗传算法的操作流程 | 第50-51页 |
·模型的遗传算法实现 | 第51-60页 |
·物流中心仓库分区模型的遗传算法求解 | 第51-53页 |
·货位优化模型的遗传算法求解 | 第53-60页 |
·编码方法与种群初始化 | 第55-56页 |
·适应度函数设计 | 第56-57页 |
·选择 | 第57-58页 |
·交叉 | 第58页 |
·变异 | 第58-59页 |
·控制参数与终止条件 | 第59-60页 |
第5章 实例验证 | 第60-76页 |
·基本问题描述 | 第60页 |
·基于EIQ分析的货物分类 | 第60-69页 |
·长春一汽(大连)国际物流中心仓库分区 | 第69-72页 |
·长春一汽(大连)国际物流中心货位优化模型应用 | 第72-76页 |
第6章 结论与展望 | 第76-78页 |
·结论 | 第76页 |
·展望 | 第76-78页 |
参考文献 | 第78-81页 |
附录1 货品EIQ分析表 | 第81-83页 |
附录2 分区模型的遗传算法程序代码 | 第83-87页 |
附录3 多目标规划模型并行遗传算法程序代码 | 第87-95页 |
致谢 | 第95页 |