仓库管理系统论文提纲

关键词: 货位 出入库

论文题目:仓库管理系统中货位分配与多人作业拣选路径优化

摘要:随着计算机技术的发展与企业信息化的推进,中小型企业仓库管理系统如雨后春笋般层出不穷,为库内信息采集、记录和管理提供了有效的平台。而随着出入库任务的增加,货位分配与拣选路径优化成为提高仓库存储能力与作业效率的关键,传统记账式仓库管理系统已经无法满足当前的仓储和拣选需求。因此,开发一款具有自动优化货位分配和拣选路径功能的仓库管理系统对中小型企业的发展具有重要的现实意义。遗传算法具有内在的隐并行性和良好的全局寻优能力,运行速度快且容易发现最优解,对求解货位分配和拣选路径优化模型具有很好的性能。但是,随着迭代次数的增多,算法的搜索效率逐渐降低,容易陷入局部最优解。针对上述问题,本文提出了改进的遗传算法对货位分配和拣选路径优化模型进行求解。在此基础上,设计并实现了应用于中小型企业的仓库货位分配和拣选路径优化原型系统。论文的主要工作如下:(1)提出基于改进选择算子的多种群遗传货位分配算法(Multi-population Genetic Location Allocation Algorithm Based on Improved Selection Operator,IMGA-LA)以解决货位分配与优化问题,满足中小型企业仓库管理系统对货位分配的需求。考虑货物周转率、货物相关性、货架稳定性和货物与货位之间匹配关系对仓库存储能力和作业效率的影响,建立多目标货位分配优化模型。在采用遗传算法求解模型过程中,采用累积概率改进选择算子,保证子代种群个体的优良性,提高算法的搜索效率;采用多种群遗传机制,增加种群的多样性,使算法不易陷入局部最优解。将IMGA-LA算法与GA、IGA和PSO算法在特定数据集上进行实验比较,结果表明,所提算法在全局搜索能力、收敛性和稳定性方面都得到显著提高,而在仓库的存储能力和作业效率方面也有明显改善。(2)提出基于时间窗约束多种群遗传拣选路径优化算法(Multi-population Genetic Order-picking Optimization Algorithm Based on Time Window Constraints,TWCMGA-OPO)以解决多人作业拣选路径优化问题,满足中小型企业仓库管理系统对拣货策略的优化需求。考虑到中小型企业仓库货物拣选依靠人工作业会导致的拣选任务分配、拣选路径冲突以及如何求得最短拣选路径的问题,建立以拣选路径长度最短为目标的多人作业拣选路径优化模型。在模型求解过程中,采用时间窗算法分析路径集合,通过调整对同一路段重叠占用的时间窗,从而消除路径冲突。在特定数据集上的实验结果表明,所提算法求得的拣选路径长度与GA、IGA和PSO算法相比分别减少了6.09%、4.45%和6.72%,同时由于算法考虑到多人拣货的并行性,因此可以使得拣货时间大幅减少。(3)通过对中小型企业仓库管理系统的需求分析和在上述货位分配和多人作业拣选路径优化算法的基础上,采用MySQL和SQLite数据库以及Java语言,设计和实现了运行在客户端和Android端的具有货位分配和拣选路径优化功能的中小型企业仓库管理原型系统。测试结果表明,该系统满足仓库管理的基本需求,并能满足货位分配和货物拣选路径优化的需求。

关键词:货位分配;最短路径;遗传算法;时间窗;仓库管理系统

学科专业:计算机技术(专业学位)

摘要

abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景和意义

1.2 研究现状

1.2.1 仓库管理系统研究现状

1.2.2 货位分配与拣选路径优化研究现状

1.3 主要研究内容

1.4 论文的组织结构

1.5 本章小结

第二章 相关理论及技术

2.1 仓库管理及仓库管理系统

2.1.1 仓库管理的概念

2.1.2 仓库管理的内容

2.1.3 仓库管理系统

2.2 仓库管理的货位分配优化

2.2.1 货位分配的意义和流程

2.2.2 货位分配的策略和原则

2.3 仓库管理的拣选路径优化

2.3.1 货物拣选路径优化的意义和流程

2.3.2 货物拣选路径优化的策略和原则

2.4 智能优化算法

2.4.1 粒子群算法

2.4.2 遗传算法

2.5 本章小结

第三章 仓库货位分配优化模型

3.1 货位分配优化模型

3.1.1 问题描述与模型假设

3.1.2 模型符号说明

3.1.3 货位分配优化模型的建立

3.2 基于改进选择算子的多种群遗传货位分配算法

3.2.1 多种群遗传机制

3.2.2 基于累积概率改进的选择算子

3.2.3 IMGA-LA算法描述与分析

3.3 货位分配优化模型仿真及实验结果分析

3.3.1 货位分配模型参数设定

3.3.2 货位分配模型适应度函数计算

3.3.3 货位分配模型仿真结果分析

3.4 本章小结

第四章 仓库多人作业拣选路径优化模型

4.1 多人作业拣选路径优化模型

4.1.1 多人作业拣选路径模型假设和模型符号说明

4.1.2 多人作业拣选路径优化模型的建立

4.2 基于时间窗约束多种群遗传拣选路径优化算法

4.2.1 时间窗的冲突检测及解除方式

4.2.2 TWCMGA-OPO算法的描述与分析

4.3 拣选路径优化模型仿真及实验结果分析

4.3.1 多人作业拣选路径模型参数设定

4.3.2 多人作业拣选路径模型适应度函数计算

4.3.3 多人作业拣选路径模型仿真结果分析

4.4 本章小结

第五章 原型系统的设计与实现

5.1 系统运行环境与开发平台

5.2 系统架构与功能模块设计

5.2.1 系统功能总体架构

5.2.2 系统功能模块设计

5.3 系统的实现

5.3.1 基础信息管理模块实现

5.3.2 仓库管理模块实现

5.3.3 查询管理模块实现

5.3.4 系统设置模块实现

5.4 系统测试与分析

5.4.1 软件开发工具的选择

5.4.2 功能测试与分析

5.4.3 性能测试与分析

5.5 运行界面展示

5.6 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

致谢

参考文献

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