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FJS公司轮胎成品库布局优化研究

发布时间:2017-08-09 10:22

  本文关键词:FJS公司轮胎成品库布局优化研究


  更多相关文章: 仓库布局 系统化布置设计 遗传算法 优化


【摘要】:在新型的市场经济条件下,仓库通过发挥物资存储、物品分类、加工包装、逆向物流等功能充分提升企业的经济效益和社会效益。从现代物流管理的角度看,仓库布局是科学管理仓库的开端,优良化的仓库管理要求在仓库作业流程标准化、系统化的基础上完善仓库各个功能区的位置。因此,对仓库布局进行优化研究具有广阔的应用前景。本文选取FJS公司的轮胎成品仓库为研究对象,首先在对国内外相关研究成果进行总结的基础之上,阐述了设施布局规划理论、系统化布置设计方法和遗传算法;其次对仓库的流程现状、布局现状与管理现状进行分析,总结存在的问题并提出建议;再次运用系统化布置设计方法对仓库布局进行物流关系和非物流关系分析,结合线型图法得到仓库布局初步设计,针对调整修正后的初步设计进行定量与定性评价;最后运用遗传算法对初步设计进行优化,建立以仓库内货品搬运总量最小为目标的数学模型,设计遗传算法,在Matlab中对算法的编程求解,运用定量分析方法对优化前后的布局设计进行对比分析,验证了优化后布局设计的优越性。通过本文对FJS公司轮胎成品仓库的布局优化研究,得出了在进行仓库功能区间的布局时应用系统化布置设计方法和遗传算法的有效性和科学性,为其他企业进行仓库布局提供一定的借鉴。
【关键词】:仓库布局 系统化布置设计 遗传算法 优化
【学位授予单位】:贵州大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TQ330.8;F426.72
【目录】:
  • 摘要4-5
  • ABSTRACT5-7
  • 第一章 绪论7-14
  • 1.1 研究背景7
  • 1.2 研究目的与意义7-8
  • 1.3 国内外研究现状8-12
  • 1.3.1 国外研究现状9-10
  • 1.3.2 国内研究现状10-12
  • 1.4 主要研究内容与方法12-14
  • 1.4.1 主要研究内容12-13
  • 1.4.2 主要研究方法13-14
  • 第二章 相关理论研究14-22
  • 2.1 设施布局规划理论14-18
  • 2.1.1 设施布局规划的原则和类型14-16
  • 2.1.2 设施布局规划的一般方法16-17
  • 2.1.3 仓库平面布局规划理论17-18
  • 2.2 系统化布置设计18-20
  • 2.2.1 系统化布置设计基本要素18-19
  • 2.2.2 系统化布置设计程序模式19-20
  • 2.3 遗传算法20-22
  • 2.3.1 遗传算法的基本思想20
  • 2.3.2 遗传算法的研究内容20-21
  • 2.3.3 遗传算法的运行机制21-22
  • 第三章 FJS公司轮胎成品库现状分析22-30
  • 3.1 FJS公司基本情况22-23
  • 3.1.1 概况22-23
  • 3.1.2 组织结构23
  • 3.1.3 产品销售情况23
  • 3.2 FJS公司轮胎成品库基本状况23-27
  • 3.2.1 仓库布局及设备现状23-24
  • 3.2.2 仓库流程现状24-27
  • 3.2.3 仓库管理现状27
  • 3.3 FJS公司轮胎成品库存在问题分析27-30
  • 3.3.1 平面布局不合理27-28
  • 3.3.2 仓储机械设备缺乏28
  • 3.3.3 储位划分不明确28-29
  • 3.3.4 存储策略不科学29-30
  • 第四章 基于SLP的功能区布局初步设计30-48
  • 4.1.基础数据分析30-33
  • 4.1.1 仓库产品分析30-31
  • 4.1.2 仓库功能区分析31-33
  • 4.1.3 优化思路分析33
  • 4.2 功能区布局初步设计33-45
  • 4.2.1 功能区间关系分析33-40
  • 4.2.2 功能区位置相关图40-43
  • 4.2.3 功能区面积相关图43
  • 4.2.4 调整修正初步设计43-45
  • 4.3 功能区布局初步设计评价与选择45-48
  • 4.3.1 初步设计评价45-47
  • 4.3.2 初步设计选择47-48
  • 第五章 基于遗传算法的功能区布局优化设计48-62
  • 5.1 基于遗传算法的功能区布局优化设计模型48-50
  • 5.2 基于遗传算法的功能区布局优化设计流程50
  • 5.3 功能区布局优化遗传算法设计50-59
  • 5.3.1 遗传编码与初始种群产生51-53
  • 5.3.2 适应度函数设计53-54
  • 5.3.3 选择过程设计54-56
  • 5.3.4 交叉过程设计56-57
  • 5.3.5 变异过程设计57-59
  • 5.4 布局优化的遗传算法应用及程序实现59-60
  • 5.5 布局优化前后的比较60-62
  • 第六章 结论与建议62-64
  • 6.1 研究结果62
  • 6.2 存在的问题与建议62-64
  • 致谢64-65
  • 参考文献65-68
  • 附录68-69

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本文编号:644782

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