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我国快递企业航空货运飞机装载优化研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 装载空间第12-13页
        1.2.2 优化模型第13-15页
        1.2.3 算法研究第15-16页
    1.3 论文主要研究内容及研究方法第16-20页
        1.3.1 主要研究内容第16-17页
        1.3.2 研究方法第17-18页
        1.3.3 研究框架结构第18-20页
第2章 快递企业航空货运装载的相关理论第20-28页
    2.1 快递与航空快递概念第20页
        2.1.1 快递第20页
        2.1.2 航空快递第20页
    2.2 快递企业航空运输的货物分类第20-22页
    2.3 飞机机舱装载货物方式的分析第22-24页
        2.3.1 客机腹舱的装载情况分析第22-23页
        2.3.2 全货机货舱的装载情况分析第23-24页
    2.4 普通货物集装箱装载优化分析第24-26页
        2.4.1 约束条件及目标函数第24-25页
        2.4.2 装箱问题分类第25页
        2.4.3 单个集装箱装载问题优化模型第25-26页
    2.5 本章小结第26-28页
第3章 航空货运装载问题优化分析第28-42页
    3.1 优化分析第28-31页
        3.1.1 航空货运装载问题描述第28-29页
        3.1.2 客机腹舱装载问题的约束条件和目标函数第29-30页
        3.1.3 全货机货舱装载问题的约束条件和目标函数第30-31页
    3.2 优化模型第31-40页
        3.2.1 客机腹舱装载的优化模型第31-36页
        3.2.2 全货机货舱装载的优化模型第36-40页
    3.3 本章小结第40-42页
第4章 航空货运装载问题优化算法设计第42-70页
    4.1 三空间分割和空间合并第42-51页
        4.1.1 启发式算法的空间占位原则第42-44页
        4.1.2 集装器的三空间分割原则第44-48页
        4.1.3 集装器的空间合并第48-49页
        4.1.4 基于三空间分割的启发式算法的步骤第49-51页
    4.2 基于克隆选择的免疫遗传算法第51-55页
        4.2.1 免疫遗传算法第51-52页
        4.2.2 克隆选择算子第52-54页
        4.2.3 克隆免疫遗传算法的优点第54-55页
    4.3 混合克隆免疫遗传算法的设计第55-64页
        4.3.1 抗体的编码与译码第56-58页
        4.3.2 初始种群第58页
        4.3.3 提取疫苗第58-59页
        4.3.4 计算抗体的适应度函数和亲和度第59-60页
        4.3.5 终止条件第60-61页
        4.3.6 克隆算子操作第61-62页
        4.3.7 免疫算子第62页
        4.3.8 种群更新第62-63页
        4.3.9 混合克隆免疫遗传选择算法整体流程第63-64页
    4.4 算法的性能分析第64-68页
        4.4.1 函数优化第64-65页
        4.4.2 与不同智能算法的结果比较第65-68页
    4.5 本章小结第68-70页
第5章 实证分析第70-82页
    5.1 实例背景第70-71页
    5.2 客机腹舱装载算例第71-76页
        5.2.1 算例描述第71-73页
        5.2.2 算例求解第73-75页
        5.2.3 结果分析第75-76页
    5.3 全货机货舱装载算例第76-81页
        5.3.1 算例描述第76-77页
        5.3.2 算例求解第77-80页
        5.3.3 结果分析第80-81页
    5.4 本章小结第81-82页
第6章 总结与展望第82-86页
    6.1 总结第82-83页
    6.2 展望第83-86页
参考文献第86-92页
附录第92-103页
作者简介第103-104页
致谢第104页

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