欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:41548217
大小:217.46 KB
页数:40页
时间:2019-08-27
《货物的仓储优化研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在工程资料-天天文库。
1、本科学生毕业论文货物的仓储优化研究黑龙江工程学院二O—二年六月TheGraduationDesignforBachelor'sDegreeGoodsstorageoptimizationresearchHeilongjiangInstituteofTechnology2012-06•Harbin摘要仓储作为现代物流的重要环节,重要意义已不言而喻。合理有效的货物仓储布局方案有助于企业提高仓储空间的利用率,有效降低库存管理成本,从而带来可观的经济效益。理论上,仓储空间布局问题可以归类为背包问题。但是由于很多条件的约束,现实中仓储空间布局问题大多数
2、屈于NP完全问题,就是在有限的多项式时间内求得最优解,这种方法非常困难。因此,一种新的合理有效的解决仓储空间布局问题的算法对于解决实际问题以及求解NP完全问题都具有重要的意义。先从物流仓储环节的现状入手,对仓储空间布局问题和相关问题的研究现状进行了简单的介绍,然后分别对模拟退火算法和遗传算法进行了详细的分析和比较,指岀两种算法中存在的不足,在此基础上提出了一种退火算法与遗传算法相结合的混合算法。通过对算例的分析与比较可知,该算法在求解仓储空间布局问题时表现出良好的性能。最后讨论了该混合算法中存在的不足,并对全文工作进行了总结,指出了以后的研究
3、方向。关键字:物流仓储;模拟退火算法;遗传算法;空间布局ABSTRACTAsanimportantpartofmedernlogistics,thesignificanceofwarehousingisself-evident:.Areasonableandeffectivelayoutschemeforstoragespacewillhelpenterprisestoimprovetheeffectiveutilizationofstoragespace,reduceinventorymanagementcosts,andthusbring
4、considerablebenefits-Intheory,thelayoutproblemofstoragespacecanbeinterpretedasaknapsackproblem.Becauseofmanyconditionsofconstraint,inreality,thevastmajoritylayoutproblemofstoragespacebelongstoNP(Non-deterministicPolynomial,NP)completeproblemformwhichwecan'tobtainanoptimalso
5、lutioninalimitedpolynomialtime.Therefore,it,sofgreatsignificancetofindaneffectivesolutiontothelayoutalgorithmofstoragespaceforsolvingpracticalproblemandNPcompleteproblems.Startsfromthestatusofthelogisticswarehousingpart,givesasimpleintroductionaboutthelayoutproblemsofstorag
6、espaceandtherelated,andthenmakesadetailedanalysisandcomparisonaboutSimulatedAnnealingAlgorithmandGeneticAlgorithmwhicharepointedouttheshortcomingsandweaknesses,finallyproposesahybridaglorithmcombinedwithSimulatedAnnealingAlgorithmandGeneticAlgorithmafterimprovedandoptimized
7、.Themodelsshowthattheresulthasgreatlyimproved.Sothehybirdalgorithmforsolvingtheproblemofspacelayoutinthispaperhasgreatpracticalityandfeasibilityinreality.Finall,discussestheshortcomingsandweaknessesinthisalgorithm,summarizesthewholepaper,andpointsoutthedirectionoffuturerese
8、arch.Keywords:logisticwarehousing;simulatedannealing;geneticalgorithm;spacelayout目
此文档下载收益归作者所有