非傳統(tǒng)倉儲布局參數(shù)化設(shè)計仿真系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)
發(fā)布時間:2023-03-09 19:33
倉儲布局優(yōu)化問題一直是倉儲研究的熱門話題,也是降低揀貨成本,提升揀貨效率的重要手段。本文針對非傳統(tǒng)倉儲布局參數(shù)化設(shè)計優(yōu)化問題,結(jié)合國內(nèi)外專家學(xué)者的研究經(jīng)驗,詳細分析了實際揀貨作業(yè)中Flying-V型布局、Fishbone型布局、改進Fishbone型布局倉庫中所有貨位點到存取點可能存在的揀貨情況,并根據(jù)每種布局下的揀貨情況建立了相應(yīng)的揀貨距離模型。本文還在傳統(tǒng)遺傳算法和粒子群算法的基礎(chǔ)上給出一種混合優(yōu)化算法,該算法將遺傳算法的交叉變異算子與粒子群算法追蹤記錄群體極值和個體極值的操作進行融合,并采用二進制編碼的染色體,提升各算法的運行速度。為比較各算法在求解這三種不同布局類型的數(shù)學(xué)模型時的有效性,對每種倉儲布局都分別采用遺傳算法、粒子群算法、混合算法進行了一系列實驗。實驗結(jié)果表明,混合算法在處理Flying-V型布局、Fishbone型布局和改進Fishbone型布局時,不僅具有粒子群算法收斂速度快、計算時間短的特點,還具備了遺傳算法良好的尋優(yōu)能力。最終依據(jù)實驗結(jié)果將實驗算法與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)結(jié)合,編程實現(xiàn)非傳統(tǒng)倉儲布局參數(shù)化設(shè)計仿真系統(tǒng),提高倉儲布局優(yōu)化的效率和用戶體驗。
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 選題背景和研究意義
1.1.1 選題背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究目標與研究內(nèi)容
1.3.1 研究目標
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 研究的基本思路及框架
1.4.1 基本思路
1.4.2 基本框架
1.5 本章小結(jié)
第2章 非傳統(tǒng)倉儲布局參數(shù)化設(shè)計概述
2.1 倉庫概述
2.2 倉儲布局概述
2.2.1 倉儲布局的基礎(chǔ)形式
2.2.2 傳統(tǒng)倉儲布局
2.2.3 非傳統(tǒng)倉儲布局
2.3 本章小結(jié)
第3章 非傳統(tǒng)倉儲布局優(yōu)化建模
3.1 引言
3.2 Flying-V布局的數(shù)學(xué)模型
3.2.1 參數(shù)說明
3.2.2 建立模型
3.3 傳統(tǒng)Fishbone型布局的數(shù)學(xué)模型
3.3.1 參數(shù)說明
3.3.2 建立模型
3.4 改進Fishbone型布局的數(shù)學(xué)模型
3.4.1 參數(shù)說明
3.4.2 建立模型
3.5 本章小結(jié)
第4章 算法設(shè)計實現(xiàn)及案例分析
4.1 引言
4.2 遺傳算法優(yōu)化設(shè)計
4.2.1 染色體編碼
4.2.2 種群初始化
4.2.3 適應(yīng)度函數(shù)
4.2.4 選擇算子
4.2.5 交叉算子
4.2.6 變異算子
4.2.7 終止條件
4.3 粒子群算法優(yōu)化設(shè)計
4.3.1 種群初始化
4.3.2 粒子更新
4.4 基于遺傳算法和粒子群算法的混合算法優(yōu)化設(shè)計
4.4.1 染色體編碼
4.4.2 種群初始化
4.4.3 適應(yīng)度函數(shù)
4.4.4 交叉算子
4.4.5 變異算子
4.4.6 終止條件
4.5 實驗案例說明
4.6 實驗參數(shù)
4.7 Flying-V布局案例仿真分析
4.8 Fishbone布局案例仿真分析
4.9 改進Fishbone布局案例仿真
4.10 本章小結(jié)
第5章 非傳統(tǒng)倉儲布局參數(shù)化設(shè)計仿真系統(tǒng)實現(xiàn)
5.1 引言
5.2 非傳統(tǒng)倉儲布局參數(shù)化設(shè)計仿真系統(tǒng)功能設(shè)計
5.2.1 需求分析
5.2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計
5.3 系統(tǒng)框架及主要技術(shù)介紹
5.3.1 Java
5.3.2 Three.js
5.3.3 jQuery
5.3.4 Mysql
5.3.5 B/S架構(gòu)
5.3.6 系統(tǒng)框架
5.4 系統(tǒng)功能
5.4.1 布局管理
5.4.2 倉庫管理
5.4.3 仿真優(yōu)化
5.4.4 優(yōu)化記錄
5.5 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
攻讀學(xué)位期間的研究成果
本文編號:3758168
【文章頁數(shù)】:70 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
1.1 選題背景和研究意義
1.1.1 選題背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.3 本文主要研究目標與研究內(nèi)容
1.3.1 研究目標
1.3.2 研究內(nèi)容
1.4 研究的基本思路及框架
1.4.1 基本思路
1.4.2 基本框架
1.5 本章小結(jié)
第2章 非傳統(tǒng)倉儲布局參數(shù)化設(shè)計概述
2.1 倉庫概述
2.2 倉儲布局概述
2.2.1 倉儲布局的基礎(chǔ)形式
2.2.2 傳統(tǒng)倉儲布局
2.2.3 非傳統(tǒng)倉儲布局
2.3 本章小結(jié)
第3章 非傳統(tǒng)倉儲布局優(yōu)化建模
3.1 引言
3.2 Flying-V布局的數(shù)學(xué)模型
3.2.1 參數(shù)說明
3.2.2 建立模型
3.3 傳統(tǒng)Fishbone型布局的數(shù)學(xué)模型
3.3.1 參數(shù)說明
3.3.2 建立模型
3.4 改進Fishbone型布局的數(shù)學(xué)模型
3.4.1 參數(shù)說明
3.4.2 建立模型
3.5 本章小結(jié)
第4章 算法設(shè)計實現(xiàn)及案例分析
4.1 引言
4.2 遺傳算法優(yōu)化設(shè)計
4.2.1 染色體編碼
4.2.2 種群初始化
4.2.3 適應(yīng)度函數(shù)
4.2.4 選擇算子
4.2.5 交叉算子
4.2.6 變異算子
4.2.7 終止條件
4.3 粒子群算法優(yōu)化設(shè)計
4.3.1 種群初始化
4.3.2 粒子更新
4.4 基于遺傳算法和粒子群算法的混合算法優(yōu)化設(shè)計
4.4.1 染色體編碼
4.4.2 種群初始化
4.4.3 適應(yīng)度函數(shù)
4.4.4 交叉算子
4.4.5 變異算子
4.4.6 終止條件
4.5 實驗案例說明
4.6 實驗參數(shù)
4.7 Flying-V布局案例仿真分析
4.8 Fishbone布局案例仿真分析
4.9 改進Fishbone布局案例仿真
4.10 本章小結(jié)
第5章 非傳統(tǒng)倉儲布局參數(shù)化設(shè)計仿真系統(tǒng)實現(xiàn)
5.1 引言
5.2 非傳統(tǒng)倉儲布局參數(shù)化設(shè)計仿真系統(tǒng)功能設(shè)計
5.2.1 需求分析
5.2.2 數(shù)據(jù)庫設(shè)計
5.3 系統(tǒng)框架及主要技術(shù)介紹
5.3.1 Java
5.3.2 Three.js
5.3.3 jQuery
5.3.4 Mysql
5.3.5 B/S架構(gòu)
5.3.6 系統(tǒng)框架
5.4 系統(tǒng)功能
5.4.1 布局管理
5.4.2 倉庫管理
5.4.3 仿真優(yōu)化
5.4.4 優(yōu)化記錄
5.5 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
攻讀學(xué)位期間的研究成果
本文編號:3758168
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