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基于遗传算法的自动化立体仓库的货位优化研究

作　者: 韩彩云
导　师: 白尚旺
学　校: 太原科技大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 自动化立体仓库货位优化多目标遗传算法妥协方法 MATLAB遗传算法工具箱
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
下　载: 324次
引　用: 10次
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内容摘要

传统的仓库作业管理由于沿袭了多年的习惯,依靠经验来放置物品,通常将货物放置在可能到达的最近货位,通常并不考虑货物的动态变化以及客户需求,故造成流程速度慢、仓库利用率低以及空间利用不足等问题。为此,货位优化应用而生,货位优化管理是针对每一类货品的特性,为它确定一个恰当的存储方式,依据该存储方式为货物分配存储空间。从而使得仓库作业能利用同等的劳动力或成本去做更多的工作,提供更快捷、更周到的服务。本论文在此背景的基础上,以蒙牛第六期自动化立体仓库为研究对象,对其货品的存储货位进行优化研究。首先,在分析物流管理的基础上提出货位优化的概念。结合货位优化的存储策略与货位分配的原则,建立了一种以提高货物周转效率为目标,同时又能满足货架稳定性要求的货位优化模型;其次,通过对现有的货位优化处理方法进行分析,提出采用多目标遗传算法来解决该优化问题,并尝试应用妥协方法对优化模型进行求解。再次,应用MATLAB遗传算法工具箱对优化模型进行仿真试验,并针对试验结果进行分析讨论;最后,在文章结尾对课题的研究工作进行总结,并对后期的研究提出目标和方向。

全文目录

中文摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章绪论  7-11
  1.1 课题研究背景  7
  1.2 自动化立体仓库简介  7-9
    1.2.1 自动化立体仓库的构成  7-8
    1.2.2 自动化立体仓库的分类  8-9
  1.3 国内外货位优化的研究现状  9-10
  1.4 课题研究意义  10
  1.5 本章小结  10-11
第二章自动化立体仓库货位优化管理  11-17
  2.1 货位优化概述  11
  2.2 货位优化管理  11-16
    2.2.1 自动化立体仓库的布局  12-14
    2.2.2 货位存储策略  14-15
    2.2.3 货位分配原则  15-16
  2.3 货位优化管理的基本思路  16-17
第三章遗传算法  17-23
  3.1 遗传算法简介  17-20
    3.1.1 遗传算法的基本原理  17-18
    3.1.2 遗传算法的基本术语  18-19
    3.1.3 遗传算法的基本操作  19-20
  3.2 遗传算法特点  20-22
  3.3 本章小结  22-23
第四章自动化立体仓库的货位优化研究  23-36
  4.1 基础数据收集  23
  4.2 位优化的目标和约束  23-24
    4.2.1 货位优化的原则  23-24
    4.2.2 货位优化的目的  24
    4.2.3 货位优化的约束  24
  4.3 AS/RS 货位优化建模分析  24-31
    4.3.1 物流系统建模的意义与方法  24-27
    4.3.2 货位优化模型的确立  27-31
  4.4 模型算法设计  31-35
    4.4.1 算法确定  31-32
    4.4.2 多目标优化问题研究  32-33
    4.4.3 多目标遗传算法基本原理  33-34
    4.4.4 多目标遗传算法求解方法  34-35
  4.5 本章小结  35-36
第五章基于遗传算法的货位优化及系统仿真  36-47
  5.1 算法思路与实现  36-42
    5.1.1 货位优构造化问题的遗传算法  36-40
    5.1.2 应用遗传算法工具箱求解  40-42
  5.2 系统仿真结果  42-46
  5.3 本章小结  46-47
第六章结论与展望  47-49
  6.1 课题研究的主要工作与结论  47
  6.2 对后续研究的建议  47-49
参考文献  49-52
致谢  52-53
在学习期间发表的学术论文与研究成果  53-54

基于遗传算法的自动化立体仓库的货位优化研究

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