智能快递柜选址模型与方法研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 研究背景、目的和意义 | 第14-16页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.1.2 目的和意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-19页 |
| 1.3 研究内容与结构 | 第19-20页 |
| 1.4 研究方法及创新 | 第20-22页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第20-21页 |
| 1.4.2 本文的创新之处 | 第21-22页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第22-32页 |
| 2.1 物流最后一公里 | 第22-24页 |
| 2.2 选址模型与理论 | 第24-27页 |
| 2.2.1 P中值模型 | 第24页 |
| 2.2.2 覆盖模型 | 第24-27页 |
| 2.3 选址模型求解方法 | 第27-31页 |
| 2.3.1 模糊综合评价法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 遗传算法 | 第28页 |
| 2.3.3 粒子群优化算法 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 智能快递柜选址模型构建 | 第32-43页 |
| 3.1 智能快递柜模式 | 第32-35页 |
| 3.2 智能快递柜选址模型分析 | 第35-37页 |
| 3.2.1 智能快递柜选址的原则 | 第35-36页 |
| 3.2.2 智能快递柜选址因素分析 | 第36-37页 |
| 3.3 智能快递柜选址模型建立 | 第37-42页 |
| 3.3.1 问题描述与分析 | 第37-40页 |
| 3.3.2 模型假设 | 第40页 |
| 3.3.3 参数及决策变量设置 | 第40-41页 |
| 3.3.4 使用率及成本确定 | 第41页 |
| 3.3.5 模型构建 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 智能快递柜选址模型的求解 | 第43-62页 |
| 4.1 改进算法BPSO的基本思想 | 第43-45页 |
| 4.2 算法BPSO的流程框架 | 第45-47页 |
| 4.3 算法验证与分析 | 第47-53页 |
| 4.3.1 测试函数 | 第47页 |
| 4.3.2 实验与结果分析 | 第47-53页 |
| 4.4 基于BPSO算法的智能快递柜选址算例研究 | 第53-61页 |
| 4.4.1 案例描述 | 第53-56页 |
| 4.4.2 模型求解与结果分析 | 第56-61页 |
| 4.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第五章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第68-70页 |
