發(fā)布時間：2023-02-14 08:20

　　隨著手持終端行業(yè)的爆發(fā)式增長,打印機行業(yè)已逐步進入微利時代。在中國制造2025環(huán)境下,傳統(tǒng)的裝配線方法在快速多變的市場需求下已不能滿足要求,順應(yīng)趨勢的關(guān)鍵就在于提高物流運作效率,有效的提高產(chǎn)品質(zhì)量的同時降低生產(chǎn)成本,以提高企業(yè)的核心競爭力。因此,在制造型企業(yè)車間內(nèi)部設(shè)計智慧物流管控方案尤為重要。本文以S公司一車間的DPK750機型生產(chǎn)為研究對象,經(jīng)過現(xiàn)場調(diào)研和相關(guān)數(shù)據(jù)收集,運用因果分析方法,找出了車間目前存在的主要問題并提出了相應(yīng)的解決方案。文章主要從車間現(xiàn)場管理問題及車間物流智能管控問題這兩個方面進行研究,對車間布局不合理、物料裝載仍處于依靠人工經(jīng)驗階段、物料配送車輛路徑規(guī)劃不合理等問題詳細(xì)分析解決。尤其是將三維裝箱問題與車輛路徑規(guī)劃問題這兩個NP難問題綜合考慮,對該聯(lián)合問題的多目標(biāo)函數(shù)建模、約束條件分析及算法設(shè)計進行深入探索與研究。在研究三維裝箱問題時,考慮將目標(biāo)函數(shù)設(shè)置為求解最小容積浪費率以提高裝載效率,并約束物品裝箱后不相互擠壓、不處于懸空狀態(tài)及總體積不大于裝箱容器的最大內(nèi)容積等,然后對其設(shè)計遺傳算法具體的運作流程;在研究車輛路徑規(guī)劃問題時,考慮將目標(biāo)函數(shù)設(shè)置為求解最短路程距離...

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 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 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 車輛路徑問題模型及相關(guān)算法的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 裝載問題模型及相關(guān)算法的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 生產(chǎn)物流仿真的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 國內(nèi)外相關(guān)文獻研究評述
    1.3 論文主要研究內(nèi)容與章節(jié)安排
第二章 S公司一車間現(xiàn)狀及存在的問題分析
    2.1 S公司一車間現(xiàn)狀分析
        2.1.1 S公司一車間基本情況
        2.1.2 S公司一車間工藝流程
        2.1.3 S公司一車間現(xiàn)場布局
    2.2 S公司一車間物流智能管控問題分析
        2.2.1 S公司一車間現(xiàn)場布局問題
        2.2.2 S公司一車間物料裝配問題
    2.3 S公司一車間現(xiàn)場改善方案
        2.3.1 S公司一車間現(xiàn)場布局改善
        2.3.2 S公司一車間物料裝配改善
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于遺傳算法的S公司一車間物料三維裝箱模型與算法研究
    3.1 S公司一車間物料三維裝箱問題描述
        3.1.1 三維裝箱問題描述
        3.1.2 現(xiàn)實約束
    3.2 S公司一車間物料三維裝箱優(yōu)化模型構(gòu)建
        3.2.1 目標(biāo)函數(shù)及約束條件
        3.2.2 S公司一車間裝載規(guī)格參數(shù)設(shè)計
    3.3 基于遺傳算法的S公司一車間物料三維裝箱優(yōu)化模型求解
        3.3.1 遺傳算法介紹
        3.3.2 遺傳編碼
        3.3.3 選擇
        3.3.4 交叉
        3.3.5 變異
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于遺傳算法的S公司一車間物料配送車輛路徑優(yōu)化模型與算法研究
    4.1 S公司一車間物料配送車輛路徑規(guī)劃問題描述
        4.1.1 車輛路徑問題描述
        4.1.2 現(xiàn)實約束
    4.2 S公司一車間物料配送車輛路徑規(guī)劃優(yōu)化模型構(gòu)建
        4.2.1 目標(biāo)函數(shù)及約束條件
        4.2.2 S公司一車間生產(chǎn)線路徑信息
    4.3 基于遺傳算法的S公司一車間物料配送車輛路徑優(yōu)化模型求解
        4.3.1 遺傳編碼
        4.3.2 選擇
        4.3.3 交叉
        4.3.4 變異
        4.3.5 算法步驟
    4.4 本章小結(jié)
第五章 基于算法仿真的S公司一車間物流智能管控問題研究
    5.1 實驗平臺和參數(shù)設(shè)定
        5.1.1 實驗平臺展示
        5.1.2 參數(shù)設(shè)定
    5.2 S公司一車間案例檢驗
        5.2.1 S公司一車間三維裝箱問題案例檢驗與分析
        5.2.2 S公司一車間車輛路徑規(guī)劃問題案例檢驗與分析
    5.3 S公司一車間改善效果評價
        5.3.1 S公司一車間現(xiàn)場布局改善效果評價
        5.3.2 S公司一車間物料裝箱改善效果評價
        5.3.3 S公司一車間配送路徑改善效果評價
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)和展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
致謝
在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
附錄 論文中主要算法的實現(xiàn)代碼



本文編號：3742271