本文關(guān)鍵詞：分貨系統(tǒng)訂單分批問題研究

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【摘要】：分貨系統(tǒng),作為一類人工揀貨系統(tǒng),主要作業(yè)活動是將預(yù)先揀選好的物品分配給每一位客戶,流行于大量物品需在一段短時間內(nèi)儲放大客戶位置的場所。本文針對分貨系統(tǒng)貨物儲放時間限制嚴(yán)格的特點(diǎn),以分貨系統(tǒng)的訂單分批問題作為重點(diǎn)研究內(nèi)容。首先,本文詳細(xì)地介紹了本文選題的背景、目的及意義,并查閱相關(guān)研究資料,對當(dāng)前國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行梳理并做出總結(jié),為本文的研究提供必要的理論支持。其次,基于靜態(tài)揀貨系統(tǒng)模型構(gòu)建了一個多過道分貨系統(tǒng)模型,并提出分貨系統(tǒng)運(yùn)作假設(shè),選擇總運(yùn)輸距離作為系統(tǒng)主要績效指標(biāo)。再次,描述訂單分批問題并建立雙層規(guī)劃模型,為下文算法求解提供模型基礎(chǔ)。雙層規(guī)劃模型中上層模型以總運(yùn)輸距離為目標(biāo)函數(shù),下層模型在上層模型傳遞的解以及給定訂單分批方法的情況下求解各個批次集合的訂單分批問題。然后,針對雙層規(guī)劃模型提出MADS-RHA求解方法。求解方法中,網(wǎng)格自適應(yīng)直接搜索(MADS)負(fù)責(zé)求解上層模型,而路徑啟發(fā)式算法(RHA)用于求解下層模型。最后,基于實(shí)例設(shè)計仿真實(shí)驗,通過與對比算法GA-RHA和MADS-MILP比較以及敏感性分析,表明了本文所提求解算法在收斂速度、尋優(yōu)能力上更優(yōu)。
【關(guān)鍵詞】：分貨系統(tǒng) 訂單分批 雙層規(guī)劃模型 網(wǎng)格自適應(yīng)直接搜索 路徑啟發(fā)式算法
【學(xué)位授予單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F253
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 符號說明9-11
• 第一章 緒論11-15
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 研究意義13
• 1.3 論文主要研究內(nèi)容13-14
• 1.4 本文的創(chuàng)新之處14-15
• 第二章 相關(guān)文獻(xiàn)綜述15-23
• 2.1 國外研究現(xiàn)狀15-22
• 2.1.1 儲位分配策略研究綜述15-19
• 2.1.2 路徑策略研究綜述19-20
• 2.1.3 訂單分批研究綜述20-22
• 2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀22
• 2.3 本章小結(jié)22-23
• 第三章 分貨系統(tǒng)模型及假設(shè)23-29
• 3.1 分貨系統(tǒng)模型23-24
• 3.2 運(yùn)作假設(shè)24
• 3.3 主要績效指標(biāo)24-27
• 3.4 本章小結(jié)27-29
• 第四章 訂單分批問題研究29-41
• 4.1 問題描述29-30
• 4.2 訂單分批雙層規(guī)劃模型30-34
• 4.2.1 訂單分批問題基本模型30-32
• 4.2.2 基于S-形策略的訂單分批模型32-34
• 4.3 基于網(wǎng)格自適應(yīng)直接搜索算法和路徑啟發(fā)式算法的混合求解方法34-40
• 4.3.1 網(wǎng)格自適應(yīng)直接搜索算法35-39
• 4.3.2 路徑啟發(fā)式算法39-40
• 4.4 本章小結(jié)40-41
• 第五章 實(shí)例應(yīng)用及分析41-49
• 5.1 昆明國際花卉拍賣中心介紹41-42
• 5.2 實(shí)驗設(shè)計42-43
• 5.3 實(shí)驗結(jié)果分析43-47
• 5.4 敏感性分析47-48
• 5.5 本章小結(jié)48-49
• 第六章 結(jié)論與展望49-51
• 6.1 研究結(jié)論49-50
• 6.2 研究展望50-51
• 致謝51-53
• 參考文獻(xiàn)53-59
• 附錄A 攻讀碩士學(xué)位期間主要科研成果59-61
• 附錄B 主要仿真及求解程序61-72

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本文編號：913710