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基于Android手机平台的配送中心分拣系统设计与实现

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基于Android手机平台的配送中心分拣系统设计与实现
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-14页
  1.1 研究背景和意义第9-10页
  1.2 国内外研究综述第10-12页
  1.3 论文内容安排第12-14页
第二章 配送中心概念及其作业流程第14-21页
  2.1 配送中心概念第14-16页
    2.1.1 配送中心作业流程第14-15页
    2.1.2 配送中心分拣作业简介第15-16页
  2.2 地理信息系统第16-18页
    2.2.1 GIS简介第16-17页
    2.2.2 基于ArcGIS的移动端电子地图制作过程分析第17-18页
  2.3 仓库分拣解决方案第18-19页
    2.3.1 自动化分拣相关解决方案第18-19页
    2.3.2 仓库分拣路径规划方法第19页
    2.3.3 基于室内定位的分拣作业路径规划方法设计第19页
  2.4 小结第19-21页
第三章 地图匹配关键技术研究第21-34页
  3.1 地图匹配技术在定位中的应用第21-24页
    3.1.1 室内外地图匹配比较第21-22页
    3.1.2 室内定位简介第22-23页
    3.1.3 室内地图匹配意义第23-24页
  3.2 室内几何结构通用模型第24-26页
    3.2.1 室内地图关键数据分类第24-25页
    3.2.2 室内几何结构通用模型抽象效果第25-26页
  3.3 融合IMU的地图匹配算法第26-32页
    3.3.1 基于IMU的辅助定位方法第26-29页
    3.3.2 历史匹配点数据结构第29-30页
    3.3.3 融合IMU的地图匹配算法第30-31页
    3.3.4 地图匹配算法流程图第31-32页
  3.4 地图匹配算法测试第32-33页
  3.5 小结第33-34页
第四章 蚁群算法在分拣作业中的应用第34-46页
  4.1 蚁群算法原理简介第34-39页
    4.1.1 蚁群算法的特点第35-36页
    4.1.2 蚁群算法基本参数的确定第36-39页
  4.2 蚁群算法在仓库分拣作业中的应用第39-44页
    4.2.1 TSP问题的描述第39页
    4.2.2 仓库分拣路径规划问题描述与建模第39-41页
    4.2.3 双区型仓库第41-43页
    4.2.4 蚁群算法求解仓库分拣路径规划问题过程第43-44页
    4.2.5 蚁群算法流程图第44页
  4.3 蚁群算法测试第44-45页
    4.3.1 算例设计第45页
    4.3.2 算例测试结果第45页
  4.4 小结第45-46页
第五章 配送中心分拣系统关键模块实现第46-55页
  5.1 配送中心分拣系统的组成第46-49页
    5.1.1 配送中心分拣系统总体结构第46-48页
    5.1.2 配送中心分拣系统硬件平台第48页
    5.1.3 配送中心分拣系统软件开发环境第48-49页
  5.2 配送中心分拣系统主要模块实现及测试第49-54页
    5.2.1 订单生成模块第49-50页
    5.2.2 路径规划模块第50-52页
    5.2.3 蚁群算法与S型启发式算法比较第52-54页
  5.3 小结第54-55页
第六章 总结与展望第55-57页
  6.1 总结第55-56页
  6.2 展望第56-57页
参考文献第57-60页
致谢第60-61页
攻读学位期间发表的学术论文及专利目录第61页

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