當(dāng)前制造業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級趨勢加快,傳統(tǒng)企業(yè)的生產(chǎn)制造正逐步向數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化發(fā)展。倉儲是制造供應(yīng)鏈的重要環(huán)節(jié),為提高倉儲系統(tǒng)的出入庫作業(yè)效率、降低作業(yè)調(diào)度成本、提高物料需求的響應(yīng)能力、優(yōu)化倉儲環(huán)節(jié)的服務(wù)質(zhì)量,提升客戶滿意度,以適應(yīng)于“多品種、小批量、多批次、高時效”的制造模式特點的穿梭車倉儲系統(tǒng)為研究對象,針對訂單貨物的出入庫作業(yè),研究穿梭車倉儲系統(tǒng)在復(fù)合作業(yè)模式下的任務(wù)調(diào)度優(yōu)化問題。論文主要研究內(nèi)容如下:首先,以穿梭車倉儲系統(tǒng)為研究對象,對穿梭車倉儲系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)和作業(yè)流程進行了概述,闡述了倉儲系統(tǒng)出入庫作業(yè)流程,對不同作業(yè)模式進行了分析,介紹了單一作業(yè)模式與復(fù)合作業(yè)模式的差異。其次,根據(jù)單一作業(yè)模式與復(fù)合作業(yè)模式,分析計算了穿梭車與提升機的行駛距離和作業(yè)時間;考慮入庫作業(yè)和出庫作業(yè)協(xié)同優(yōu)化,以最短運行時間為優(yōu)化目標(biāo),建立了出入庫復(fù)合作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型。然后,在標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的基礎(chǔ)上,提出了一種改進粒子群算法。結(jié)合動態(tài)慣性權(quán)重,對粒子速度進行動態(tài)更新,從而加強算法的全局與局部搜索能力;同時為了增加粒子多樣性,在算法迭代過程中增加變鄰域搜索策略以及Metropolis判斷準(zhǔn)則,避免...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1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 穿梭車倉儲系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化研究現(xiàn)狀
        1.2.1 穿梭車倉儲系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化目標(biāo)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 穿梭車倉儲系統(tǒng)調(diào)度優(yōu)化算法研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 技術(shù)路線
    1.4 本章小結(jié)
第2章 “貨到人”倉儲系統(tǒng)概述
    2.1 “貨到人”倉庫類別與特點
        2.1.1 堆垛式立體倉庫
        2.1.2 穿梭式立體倉庫
    2.2 穿梭車倉儲系統(tǒng)結(jié)構(gòu)構(gòu)成
    2.3 穿梭車倉儲系統(tǒng)作業(yè)流程概述
    2.4 本章小結(jié)
第3章 穿梭車倉儲系統(tǒng)作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型
    3.1 穿梭車倉儲系統(tǒng)作業(yè)模式分析
        3.1.1 不同作業(yè)模式分析
        3.1.2 不同作業(yè)模式下的行駛距離
        3.1.3 不同作業(yè)模式下的作業(yè)時間
    3.2 復(fù)合作業(yè)調(diào)度優(yōu)化問題定義
        3.2.1 問題描述
        3.2.2 假設(shè)條件
        3.2.3 參數(shù)定義
    3.3 復(fù)合作業(yè)調(diào)度優(yōu)化模型
    3.4 本章小結(jié)
第4章 調(diào)度優(yōu)化智能算法設(shè)計與實現(xiàn)
    4.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法
        4.1.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法介紹
        4.1.2 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法的流程
    4.2 改進粒子群算法
        4.2.1 改進粒子群算法實現(xiàn)
        4.2.2 改進粒子群算法流程
    4.3 本章小結(jié)
第5章 實驗分析及算法性能比較
    5.1 實驗分析
        5.1.1 算例設(shè)置
        5.1.2 算法參數(shù)設(shè)置
        5.1.3 優(yōu)化結(jié)果分析
    5.2 模型有效性分析
    5.3 算法性能分析
        5.3.1 算法有效性分析
        5.3.2 算法可靠性分析
    5.4 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



本文編號：3822299