【摘 要】
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该文针对自动化立体仓库的特点,在分析所服务矿井的生产条件基础上,提出了库存智能决策方法,并构建了综机配件立体仓库预测、决策模型.文章首先得出了基于实时控制的出入库优
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该文针对自动化立体仓库的特点,在分析所服务矿井的生产条件基础上,提出了库存智能决策方法,并构建了综机配件立体仓库预测、决策模型.文章首先得出了基于实时控制的出入库优化算法,其次在分类的基础上,统计配件存成本,再次运用人工神经网络及灰色理论构建需求预测模型,最后运用模糊逻辑揄来作出库存决策,并且采用人工智能的新方法--遗传算法来得到并优化模糊规则.该文将人工智能理论应用于库存预测与决策,系统的论述了综机配件立体仓库的决策理论及过程,在从数据学习中获取知识方面进行了探索,开发了智能型计算机辅助决策系统,并且对一实例作出了分析.
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