| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| ·选题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·物流配送路径优化的国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·订货量测研究现状 | 第13-15页 |
| ·物流配送模式研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文的主要内容及技术路线 | 第16-19页 |
| ·论文的研究内容 | 第16-18页 |
| ·研究的技术路线 | 第18-19页 |
| 第2章 地理信息系统在食品物流配送中的应用 | 第19-25页 |
| ·食品物流配送的研究 | 第19-20页 |
| ·食品物流配送的概念 | 第19页 |
| ·食品物流的特征 | 第19-20页 |
| ·地理信息系统（GIS）概述 | 第20-21页 |
| ·地理信息系统的定义 | 第20页 |
| ·地理信息系统的组成 | 第20-21页 |
| ·地理信息系统的功能 | 第21页 |
| ·地理信息系统（GIS）在物流配送中的应用 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 食品企业自营物流配送路径优化研究 | 第25-41页 |
| ·物流配送路径优化算法模型概述 | 第25-28页 |
| ·物流配送路径优化模型一——Dijkstra 算法 | 第25-26页 |
| ·物流配送路径优化模型二——A*算法 | 第26页 |
| ·物流配送路径优化模型三——Floyd 算法 | 第26-27页 |
| ·物流配送路径优化模型四——遗传算法 | 第27-28页 |
| ·路径优化模型的选择 | 第28页 |
| ·遗传算法的基本步骤和基本流程 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的基本流程 | 第29页 |
| ·遗传算法与食品物流配送路径优化结合的求解策略 | 第29-32页 |
| ·食品企业物流配送路径优化问题的解决策略 | 第32-38页 |
| ·配送中心与销售点分布基础数据调研 | 第32-33页 |
| ·物流配送中心和销售点的节点坐标设定及节点间距离计算 | 第33-36页 |
| ·基于遗传算法的物流配送路径优化 | 第36页 |
| ·结合 GIS 对物流配送路径优化 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-41页 |
| 第4章 食品企业物流配送需求预测 | 第41-51页 |
| ·物流配送需求的内涵 | 第41页 |
| ·食品物流配送需求预测 | 第41-42页 |
| ·食品物流配送需求预测方法 | 第42-47页 |
| ·定性预测方法 | 第42-43页 |
| ·定量预测方法 | 第43-47页 |
| ·实例分析-- 阿满销售点物流配送需求预测 | 第47-50页 |
| ·阿满销售点的销售现状 | 第47页 |
| ·销售点销售量的预测 | 第47-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于物联网的食品企业自营物流配送信息系统设计 | 第51-67页 |
| ·国外典型物流模式及其经验 | 第51-53页 |
| ·日本的 7-11 物流模式 | 第51-52页 |
| ·德国麦德龙连锁超市物流模式 | 第52页 |
| ·国外连锁企业物流配送的优势总结 | 第52-53页 |
| ·我国连锁企业物流模式存在的问题及阿满食品物流现状 | 第53-55页 |
| ·我国连锁企业物流模式存在的问题 | 第53-54页 |
| ·阿满食品物流流程 | 第54-55页 |
| ·基于物联网应用的物流配送模式设计 | 第55-57页 |
| ·无线传感器网络网点设置 | 第57-59页 |
| ·数据采集方式 | 第57-58页 |
| ·网络系统设计 | 第58-59页 |
| ·电子地图的设计 | 第59-61页 |
| ·电子地图的作用 | 第59-60页 |
| ·电子地图的内容 | 第60-61页 |
| ·应用 Delphi 进行窗体设计 | 第61-64页 |
| ·数据输入模块 | 第61-63页 |
| ·输出显示模块 | 第63-64页 |
| ·本章小结 | 第64-67页 |
| 第6章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·主要结论 | 第67页 |
| ·本文创新点 | 第67-68页 |
| ·展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 导师和作者简介 | 第75页 |
