本文選題：倉儲管理　切入點：大數(shù)據(jù)　出處：《蘭州交通大學》2017年碩士論文　論文類型：學位論文

【摘要】：隨著社會不斷發(fā)展,生產(chǎn)力不斷進步,倉儲管理越來越成為人們關(guān)注的焦點。作為一個獨立的生產(chǎn)制造企業(yè),為了更好的發(fā)展,必須摒棄陳舊的管理觀念,積極引進新技術(shù)、新思想,改變倉儲現(xiàn)狀,最大限度的壓縮貨物在倉庫的停留時間,從而達到節(jié)約成本,增加企業(yè)收益的效果。本文根據(jù)A公司倉儲中心的實際情況,將現(xiàn)場調(diào)研和理論充分結(jié)合,運用大數(shù)據(jù)的觀念建立“云倉儲”的管理平臺,并對貨位優(yōu)化和揀選路徑優(yōu)化建立數(shù)學模型,使用多種群遺傳算法和遺傳算法分別對各自優(yōu)化模型進行求解,希望為企業(yè)的進一步優(yōu)化決策提供建議。論文的主要內(nèi)容包括以下幾個方面:(1)分析了論文的研究背景和意義,分別從貨位優(yōu)化和揀貨路徑優(yōu)化兩個方面介紹了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀以及亟待繼續(xù)研究的問題和方向。以此為基礎確定了本文研究主要內(nèi)容和研究方法思路。(2)介紹了大數(shù)據(jù)、貨位優(yōu)化和揀貨路徑優(yōu)化這三方面的相關(guān)理論,著重對遺傳算法作了詳細介紹。然后分析了A公司倉儲中心管理現(xiàn)狀,為后文解決實際問題建立優(yōu)化模型以及算法設計提供理論基礎和依據(jù)。(3)根據(jù)大數(shù)據(jù)的理論對倉儲中心建立“云倉儲”管理平臺,對各項業(yè)務操作進行優(yōu)化整合。然后建立多目標貨位優(yōu)化模型,并使用RS分析方法對指標賦權(quán)。最后根據(jù)多種群遺傳算法步驟設計優(yōu)化模型求解過程,并通過MATLAB軟件仿真計算,得到更加合理的貨位設置,同時驗證了模型可靠性。(4)根據(jù)A公司倉儲揀選作業(yè)實際情況及揀選路徑優(yōu)化目標建立了倉儲中心揀選路徑優(yōu)化模型。利用S-shape策略法、最大間隙法和遺傳算法對揀選路徑問題進行分析和優(yōu)化求解,并采用MATLAB軟件對優(yōu)化模型進行仿真設計,得到優(yōu)化后的揀選作業(yè)行走距離。通過對三種優(yōu)化方法優(yōu)化后的行走路程進行對比分析,基本達到揀選路徑優(yōu)化的目標。
[Abstract]:With the continuous development of society and the continuous progress of productivity, warehouse management has become the focus of more and more attention. As an independent manufacturing enterprise, in order to develop better, it is necessary to abandon the old management concept and actively introduce new technology. New ideas, changing the status quo of storage, minimizing the stay time of goods in the warehouse, thus achieving the effect of saving costs and increasing the income of enterprises. Combining the field investigation with the theory, using big data's idea to establish the management platform of "cloud storage", and to establish the mathematical model of the cargo location optimization and the picking path optimization. Using multi-population genetic algorithm and genetic algorithm to solve their respective optimization models, we hope to provide suggestions for further optimization decision. The main contents of this paper include the following aspects: 1) analyze the research background and significance of the paper. This paper introduces the status quo of domestic and international research and the problems and directions for further research from two aspects of cargo location optimization and picking route optimization respectively. On this basis, the main contents and research methods of this paper are determined and big data is introduced. The related theories of cargo location optimization and picking route optimization are introduced in detail in this paper, and then the current situation of warehouse center management in Company A is analyzed. It provides the theoretical basis and basis for establishing optimization model and algorithm design for solving practical problems later.) based on big data's theory, the "cloud storage" management platform is established for the storage center. The multi-objective cargo location optimization model is established, and the index is weighted by RS analysis method. Finally, according to the steps of multi-population genetic algorithm, the solution process of the optimization model is designed, and the simulation calculation is carried out by MATLAB software. At the same time, the reliability of the model is verified. (4) based on the actual situation of warehouse picking operation and the selection path optimization goal of A company, a storage center picking path optimization model is established, and the S-shape strategy method is used. The maximum gap method and genetic algorithm are used to analyze and solve the picking path problem, and MATLAB software is used to simulate the optimization model. Through the comparison and analysis of the three optimization methods, the target of path selection optimization is basically achieved.
【學位授予單位】：蘭州交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：F274;TP311.13;TP18

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 夏賢康;;基于遺傳算法的高架立體倉庫揀選路徑優(yōu)化[J];鐵道貨運;2015年09期

2 劉琪;;基于免疫遺傳算法的貨位優(yōu)化研究[J];中國科技信息;2013年19期

3 黃丹華;王肅;;基于混合粒子群算法的貨位優(yōu)化分配問題[J];應用科技;2013年04期

4 朱文真;唐敦兵;王雷;;基于遺傳禁忌搜索算法的自動化立體倉庫出入庫路徑優(yōu)化研究[J];機械科學與技術(shù);2011年07期

5 欒飛;楊瑋;;基于匈牙利算法的自動化立體倉庫出入庫優(yōu)化調(diào)度[J];陜西科技大學學報(自然科學版);2011年03期

6 陳璐;LANGEVIN André;RIOPEL Diane;;自動化立體倉庫中的動態(tài)儲位分配問題[J];上海交通大學學報;2011年01期

7 華紅艷;張丹;;基于蟻群算法的自動化倉庫路徑優(yōu)化[J];計算技術(shù)與自動化;2010年01期

8 張懿媛;賀國先;魏鴻儒;;混合TOPSIS方法在貨位優(yōu)化方案選擇中的應用[J];物流科技;2009年07期

9 曾明如;宗胡亮;;基于模擬退火遺傳算法的自動化立體倉庫路徑優(yōu)化[J];制造業(yè)自動化;2009年04期

10 李梅娟;陳雪波;劉臣奇;;基于改進蟻群算法揀選作業(yè)優(yōu)化問題的求解[J];計算機工程;2009年03期

相關(guān)碩士學位論文 前8條

1 王占磊;配送中心訂單分批及揀選路徑優(yōu)化問題研究[D];吉林大學;2013年

2 龔愛玲;自動化立體倉庫的調(diào)度系統(tǒng)研究[D];沈陽工業(yè)大學;2013年

3 張鴻雁;基于多種群遺傳算法的模糊控制系統(tǒng)優(yōu)化設計[D];東北石油大學;2011年

4 王軍鋒;自動化立體倉庫儲位分配策略優(yōu)化的研究[D];北京郵電大學;2010年

5 張卉;配送中心貨物配裝問題的優(yōu)化模型與算法研究[D];武漢理工大學;2009年

6 鄒暉華;自動化立體倉庫的調(diào)度策略研究及仿真[D];武漢理工大學;2009年

7 孔祥卓;基于FLEXSIM的自動化立體倉庫揀選作業(yè)優(yōu)化及仿真[D];沈陽工業(yè)大學;2009年

8 董溪哲;倉儲貨位優(yōu)化模型及算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2006年

，

本文編號：1619851