當(dāng)前制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)趨勢(shì)加快,傳統(tǒng)企業(yè)的生產(chǎn)制造正逐步向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化發(fā)展。倉(cāng)儲(chǔ)是制造供應(yīng)鏈的重要環(huán)節(jié),為提高倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的出入庫(kù)作業(yè)效率、降低作業(yè)調(diào)度成本、提高物料需求的響應(yīng)能力、優(yōu)化倉(cāng)儲(chǔ)環(huán)節(jié)的服務(wù)質(zhì)量,提升客戶滿意度,以適應(yīng)于“多品種、小批量、多批次、高時(shí)效”的制造模式特點(diǎn)的穿梭車倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)為研究對(duì)象,針對(duì)訂單貨物的出入庫(kù)作業(yè),研究穿梭車倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)在復(fù)合作業(yè)模式下的任務(wù)調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題。論文主要研究?jī)?nèi)容如下:首先,以穿梭車倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)為研究對(duì)象,對(duì)穿梭車倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)和作業(yè)流程進(jìn)行了概述,闡述了倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)出入庫(kù)作業(yè)流程,對(duì)不同作業(yè)模式進(jìn)行了分析,介紹了單一作業(yè)模式與復(fù)合作業(yè)模式的差異。其次,根據(jù)單一作業(yè)模式與復(fù)合作業(yè)模式,分析計(jì)算了穿梭車與提升機(jī)的行駛距離和作業(yè)時(shí)間;考慮入庫(kù)作業(yè)和出庫(kù)作業(yè)協(xié)同優(yōu)化,以最短運(yùn)行時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo),建立了出入庫(kù)復(fù)合作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型。然后,在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進(jìn)粒子群算法。結(jié)合動(dòng)態(tài)慣性權(quán)重,對(duì)粒子速度進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新,從而加強(qiáng)算法的全局與局部搜索能力;同時(shí)為了增加粒子多樣性,在算法迭代過(guò)程中增加變鄰域搜索策略以及Metropolis判斷準(zhǔn)則,避免...

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 穿梭車倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化研究現(xiàn)狀
        1.2.1 穿梭車倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化目標(biāo)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 穿梭車倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.1 研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 本章小結(jié)
第2章 “貨到人”倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)概述
    2.1 “貨到人”倉(cāng)庫(kù)類別與特點(diǎn)
        2.1.1 堆垛式立體倉(cāng)庫(kù)
        2.1.2 穿梭式立體倉(cāng)庫(kù)
    2.2 穿梭車倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)構(gòu)成
    2.3 穿梭車倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)作業(yè)流程概述
    2.4 本章小結(jié)
第3章 穿梭車倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型
    3.1 穿梭車倉(cāng)儲(chǔ)系統(tǒng)作業(yè)模式分析
        3.1.1 不同作業(yè)模式分析
        3.1.2 不同作業(yè)模式下的行駛距離
        3.1.3 不同作業(yè)模式下的作業(yè)時(shí)間
    3.2 復(fù)合作業(yè)調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題定義
        3.2.1 問(wèn)題描述
        3.2.2 假設(shè)條件
        3.2.3 參數(shù)定義
    3.3 復(fù)合作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型
    3.4 本章小結(jié)
第4章 調(diào)度優(yōu)化智能算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法
        4.1.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法介紹
        4.1.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的流程
    4.2 改進(jìn)粒子群算法
        4.2.1 改進(jìn)粒子群算法實(shí)現(xiàn)
        4.2.2 改進(jìn)粒子群算法流程
    4.3 本章小結(jié)
第5章 實(shí)驗(yàn)分析及算法性能比較
    5.1 實(shí)驗(yàn)分析
        5.1.1 算例設(shè)置
        5.1.2 算法參數(shù)設(shè)置
        5.1.3 優(yōu)化結(jié)果分析
    5.2 模型有效性分析
    5.3 算法性能分析
        5.3.1 算法有效性分析
        5.3.2 算法可靠性分析
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
致謝
參考文獻(xiàn)



本文編號(hào)：3822299