T宠物用品公司仓库货位优化研究

发布时间：2017-10-09 20:16

  本文关键词：T宠物用品公司仓库货位优化研究

  更多相关文章： 人工作业仓库 货位优化 货位优化模型 遗传算法 遗传算法工具箱

【摘要】：近年来,由于人们对小宠物的热爱,养小宠物的人越来越多,小宠物经济也越来越受关注,小宠物市场显示出了巨大的发展潜力和美好的前景。另一方面,由于人们时间观念的增强,消费者对服务及时性的要求也越来越高。如何提高仓库的出库效率,满足客户对服务及时性的要求,已经成为以人工作业仓库为主的小宠物用品企业必须面对的一个重要课题,另外,研究显示通过仓库的货位优化可以有效提高仓库的出库效率。有鉴于此,本文以T宠物用品公司人工作业仓库为研究对象,主要通过数学建模方法和遗传算法对该公司仓库进行货位优化,实现出库效率提高的目的。首先,从货位优化的研究背景和意义入手,总结分析了国内外相关的研究现状,在此基础上介绍了货位优化的相关理论及方法,包括货位优化的理论、遗传算法以及遗传算法工具箱。其次,介绍T宠物用品公司的仓库现状,发现该公司仓库的货位布局不合理的问题,并分析了影响出库效率的各个因素和环节,发现通过货位优化,可以使得各个因素都得到一定程度上的改善,从而大幅度提高T宠物用品公司仓库的出库效率。接着,对T宠物用品公司的订单进行EIQ分析,进一步了解该公司仓库的物流特性,并基于EIQ分析进行货品的ABC分类优化,为下文的有效货位优化做准备。然后,从模型假设、出库效率分析、货架稳定性分析和约束条件分析这几个方面建立本文的多目标货位优化模型,用遗传算法和基于MATLAB的遗传算法工具箱求解模型。最后,用Excel2010整理遗传算法运行结果,得到T宠物用品公司仓库货位优化方案,并对方案的优化效果进行评价分析,证明本文货位优化方案对提高T宠物用品公司仓库出库效率的效果显著。论文在研究过程中通过查阅大量的文献并进行实地调查,结合T宠物用品公司人工作业仓库的实际情况,以提高其出库效率为目的,用遗传算法进行货位优化,解决了该公司仓库货位布局不合理,出库效率低的问题。希望通过本文的研究,能在解决T宠物用品公司仓库问题的同时,也能为其他以人工作业仓库为主的宠物用品企业的货位优化提供帮助。
【关键词】：人工作业仓库 货位优化 货位优化模型 遗传算法 遗传算法工具箱
【学位授予单位】：福州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F719.9;F274
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 引言8-15
• 1.1 研究背景8
• 1.2 研究目的与意义8-9
• 1.2.1 研究目的8
• 1.2.2 研究意义8-9
• 1.3 国内外研究现状9-12
• 1.3.1 货品存储策略研究9-10
• 1.3.2 货位优化目标研究10-11
• 1.3.3 货品相关性研究11-12
• 1.4 论文特色与创新12
• 1.5 主要思路12-15
• 第二章 相关理论及研究方法15-23
• 2.1 货位优化相关理论15-19
• 2.1.1 货位管理15-16
• 2.1.2 货位优化16-19
• 2.2 遗传算法19-21
• 2.2.1 遗传算法的基本原理和特点19
• 2.2.2 遗传算法的基本概念19-20
• 2.2.3 遗传算法的基本要素20-21
• 2.2.4 遗传算法的运算过程21
• 2.3 遗传算法工具箱21-23
• 第三章 T宠物用品公司仓库现状23-30
• 3.1 T宠物用品公司发展概况23-24
• 3.2 T宠物用品公司仓库情况介绍24-27
• 3.2.1 T宠物用品公司仓库存储基本信息24
• 3.2.2 T宠物用品公司仓库布局及说明24-25
• 3.2.3 T宠物用品公司仓库作业流程25-27
• 3.3 T宠物用品公司仓库现状总结及问题分析27-30
• 3.3.1 T宠物用品公司仓库现状总结27-28
• 3.3.2 T宠物用品公司仓库问题分析28-30
• 第四章 T宠物用品公司订单资料分析30-41
• 4.1 T宠物用品公司订单资料整理30-32
• 4.2 T宠物用品公司订单EIQ分析32-35
• 4.2.1 T宠物用品公司订单EQ分析32-33
• 4.2.2 T宠物用品公司订单EN分析33
• 4.2.3 T宠物用品公司订单IQ分析33-34
• 4.2.4 T宠物用品公司订单IK分析34-35
• 4.3 T宠物用品公司货品ABC分类35-41
• 4.3.1 分类原因分析35
• 4.3.2 分类目的分析35-36
• 4.3.3 T宠物用品公司货品ABC分类36-41
• 第五章 T宠物用品公司仓库货位优化41-59
• 5.1 T宠物用品公司仓库布局图41-45
• 5.2 T宠物用品公司仓库货位优化问题建模45-49
• 5.2.1 模型建立的假设条件45
• 5.2.2 出库效率分析45-46
• 5.2.3 货架稳定性分析46-47
• 5.2.4 约束条件47
• 5.2.5 优化模型的建立47-48
• 5.2.6 优化模型分析48-49
• 5.3 遗传算法实现49-57
• 5.3.1 染色体编码设计51-52
• 5.3.2 初始种群生成52
• 5.3.3 适应度函数确定52-53
• 5.3.4 选择操作53-54
• 5.3.5 交叉操作54
• 5.3.6 变异操作54
• 5.3.7 重插入54-55
• 5.3.8 遗传算法程序55-57
• 5.4 遗传算法运行结果57-59
• 第六章 T宠物用品公司货位优化效果评价59-63
• 6.1 优化后货位分配方案59-62
• 6.2 优化效果评价62-63
• 结论63-64
• 参考文献64-67
• 致谢67-68
• 附录68-71
• 个人简历71

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本文编号：1002188