隨著手持終端行業(yè)的爆發(fā)式增長(zhǎng),打印機(jī)行業(yè)已逐步進(jìn)入微利時(shí)代。在中國(guó)制造2025環(huán)境下,傳統(tǒng)的裝配線方法在快速多變的市場(chǎng)需求下已不能滿足要求,順應(yīng)趨勢(shì)的關(guān)鍵就在于提高物流運(yùn)作效率,有效的提高產(chǎn)品質(zhì)量的同時(shí)降低生產(chǎn)成本,以提高企業(yè)的核心競(jìng)爭(zhēng)力。因此,在制造型企業(yè)車間內(nèi)部設(shè)計(jì)智慧物流管控方案尤為重要。本文以S公司一車間的DPK750機(jī)型生產(chǎn)為研究對(duì)象,經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研和相關(guān)數(shù)據(jù)收集,運(yùn)用因果分析方法,找出了車間目前存在的主要問(wèn)題并提出了相應(yīng)的解決方案。文章主要從車間現(xiàn)場(chǎng)管理問(wèn)題及車間物流智能管控問(wèn)題這兩個(gè)方面進(jìn)行研究,對(duì)車間布局不合理、物料裝載仍處于依靠人工經(jīng)驗(yàn)階段、物料配送車輛路徑規(guī)劃不合理等問(wèn)題詳細(xì)分析解決。尤其是將三維裝箱問(wèn)題與車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題這兩個(gè)NP難問(wèn)題綜合考慮,對(duì)該聯(lián)合問(wèn)題的多目標(biāo)函數(shù)建模、約束條件分析及算法設(shè)計(jì)進(jìn)行深入探索與研究。在研究三維裝箱問(wèn)題時(shí),考慮將目標(biāo)函數(shù)設(shè)置為求解最小容積浪費(fèi)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(duì)其設(shè)計(jì)遺傳算法具體的運(yùn)作流程;在研究車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題時(shí),考慮將目標(biāo)函數(shù)設(shè)置為求解最短路程距離...

【文章頁(yè)數(shù)】：88 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)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(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 車輛路徑問(wèn)題模型及相關(guān)算法的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 裝載問(wèn)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(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)研究評(píng)述
    1.3 論文主要研究?jī)?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(wèn)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(chǎng)布局
    2.2 S公司一車間物流智能管控問(wèn)題分析
        2.2.1 S公司一車間現(xiàn)場(chǎng)布局問(wèn)題
        2.2.2 S公司一車間物料裝配問(wèn)題
    2.3 S公司一車間現(xiàn)場(chǎng)改善方案
        2.3.1 S公司一車間現(xiàn)場(chǎng)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(wèn)題描述
        3.1.1 三維裝箱問(wèn)題描述
        3.1.2 現(xiàn)實(shí)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(jì)
    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(wèn)題描述
        4.1.1 車輛路徑問(wèn)題描述
        4.1.2 現(xiàn)實(shí)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(wèn)題研究
    5.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和參數(shù)設(shè)定
        5.1.1 實(shí)驗(yàn)平臺(tái)展示
        5.1.2 參數(shù)設(shè)定
    5.2 S公司一車間案例檢驗(yàn)
        5.2.1 S公司一車間三維裝箱問(wèn)題案例檢驗(yàn)與分析
        5.2.2 S公司一車間車輛路徑規(guī)劃問(wèn)題案例檢驗(yàn)與分析
    5.3 S公司一車間改善效果評(píng)價(jià)
        5.3.1 S公司一車間現(xiàn)場(chǎng)布局改善效果評(píng)價(jià)
        5.3.2 S公司一車間物料裝箱改善效果評(píng)價(jià)
        5.3.3 S公司一車間配送路徑改善效果評(píng)價(jià)
    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(xiàn)
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(shí)現(xiàn)代碼



本文編號(hào)：3742271