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智能分拣系统优化策略

TOC\o1-2\h\u902第1章绪论 3

156241.1研究背景及意义 3

188531.2国内外研究现状 3

1461.3研究内容与目标 4

27890第2章智能分拣系统概述 4

158862.1分拣系统的发展历程 4

273822.2智能分拣系统的基本构成与分类 4

68412.3智能分拣系统的工作原理及功能指标 5

25197第3章智能分拣系统关键技术分析 5

222843.1识别技术 5

255823.1.1图像识别技术 5

213043.1.2射频识别技术 5

2483.1.3虹膜识别技术 6

32143.2传感器技术 6

215643.2.1光电传感器 6

7873.2.2压力传感器 6

218493.2.3超声波传感器 6

125013.3控制策略与算法 6

70193.3.1模糊控制策略 6

186143.3.2优化算法 6

33553.3.3机器学习算法 6

24781第4章智能分拣系统优化方法 6

128104.1系统优化策略概述 6

32104.2数学优化方法 7

145504.3机器学习与深度学习优化方法 7

19775第5章分拣系统布局优化 7

76905.1分拣系统布局设计原则 7

132535.1.1整体性原则 8

9445.1.2安全性原则 8

92885.1.3灵活性原则 8

16395.1.4扩展性原则 8

300865.1.5经济性原则 8

10605.2基于遗传算法的布局优化 8

120425.2.1编码方案 8

107635.2.2适应度函数 8

15695.2.3选择操作 8

25625.2.4交叉操作 8

306255.2.5变异操作 8

158555.2.6算法参数设置 8

32555.3基于粒子群优化算法的布局优化 9

35115.3.1粒子初始化 9

29045.3.2速度与位置更新 9

303395.3.3适应度值计算 9

58995.3.4粒子更新策略 9

94235.3.5算法参数设置 9

115495.3.6停止条件 9

16464第6章分拣设备选型与配置优化 9

326566.1分拣设备选型原则 9

81206.1.1适用性原则 9

31236.1.2高效性原则 9

276116.1.3灵活性原则 9

311756.1.4可靠性原则 10

135136.1.5经济性原则 10

212876.2设备配置优化方法 10

206856.2.1系统分析 10

145356.2.2模型构建 10

236826.2.3算法优化 10

89656.2.4模拟验证 10

113466.3基于多目标优化的设备选型与配置 10

256296.3.1多目标优化模型构建 10

171746.3.2多目标优化算法应用 10

201716.3.3设备选型与配置方案 10

160636.3.4方案评价与决策 10

20183第7章分拣控制策略优化 11

294787.1分拣控制策略概述 11

274227.2基于模糊逻辑的控制策略优化 11

277677.2.1模糊逻辑控制原理 11

94367.2.2模糊逻辑控制策略设计 11

76327.2.3模糊逻辑控制策略优化 11

15967.3基于神经网络的控制策略优化 11

261277.3.1神经网络控制原理 11

6397.3.2神经网络控制策略设计 11

91927.3.3神经网络控制策略优化 11

7218第8章仓储物流与分拣系统协同优化 11

70888.1仓储物流与分拣系统协同原理 11

108358.1.1仓储物流与分拣系统概述 11

175418.1.2协同原理 12

69918.2协同优化策略 12

327018.2.1作业流程优化 12

197768.2.2人员配置优化 12

53128.2.3设备与技术创新 12

32888.2.4管理体系优化 12

237348.3基于大数据分析的协同优化 12

63588.3.1数据采集与分析