中小型企业的仓储管理系统设计与优化

摘要

仓储管理系统（WMS）是仓储管理信息化的具体形式,是现代物流业的重要环节。调研发现，宁波大量中小型企业的仓储管理仍处于人工化状态，并没有应用仓储管理系统，这大大阻碍了宁波中小型企业的发展。本文以宁波A企业作为中小型企业的代表，通过调研A企业的仓储管理现状及生产需求，引用PHP脚本语言与Mysql服务器，设计出了一套适合中小型企业的仓储管理系统。系统包括“入库管理”、“出库管理”、“生产管理”、“库存管理”、“权限管理”五大功能模块。　　仓储管理系统在A企业运行后，跟进发现系统内的货位信息并没有得到充分利用，这降低了仓储管理系统的应用效果。因此针对仓库的货位分配，本文从出入库效率和货架稳定性两个方面建立了多目标货位优化模型，并使用遗传算法（GA）将货位优化方案以二进制编码的形式转换成染色体，经过一定代数的交叉变异后得到最优货位分配方案。在MATLAB平台上仿真后，验证了遗传算法在解决货位优化问题中的有效性。然而受到算法本身交叉变异特性的影响，遗传算法在优化过程中的收敛速度较慢。　　粒子群算法（PSO）通过粒子间的信息共享完成更新迭代，因此PSO即拥有收敛速度快的优势、又包含局部收敛的劣势。粒子群算法应用到离散型问题中主要用于解决旅行商问题（TSP），而用于解决货位优化问题的研究较少。本文通过引用换位减思想改变粒子群的更新规则，及混合具有概率突跳性的模拟退火算法（SA），提出了一种创新算法即二次更新型粒子群算法（TUPSO）。在MATLAB平台上仿真，验证了二次更新型粒子群算法在解决货位优化问题中的有效性。与遗传算法进行对比后，发现二次更新型粒子群算法较遗传算法在优化效果相近的结果下不仅收敛代数提前了83代、而且货位分配范围扩大了16个货位面积。

目录

声明

第1章绪论

1.1研究背景

1.2研究现状

1.3研究内容

1.4论文组织结构

第2章仓储管理系统设计

2.1企业调研

2.2编程技术选择

2.3系统的功能模块

2.4入库管理设计

2.5出库管理设计

2.6生产管理设计

2.7库存与权限管理设计

2.8本章小结

第3章仓储管理货位优化与仿真

3.1优化意义与目标

3.2建立优化模型

3.3基于遗传算法的货位优化

3.4基于二次更新型粒子群算法的货位优化

3.5本章小结

第4章基于MATLAB平台的仿真对比

4.1搜集原始数据

4.2在MATLAB平台上模拟仿真

4.3对比两种算法的仿真效果

第5章总结与展望

5.1结论总结

5.2未来展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间参与的科研项目及主要成果