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基于遗传算法的库存控制与运输决策联合优化问题研究

目录第1-7页
TABLE of CONTENTS第7-10页
摘要第10-12页
Abstract第12-15页
第一章 绪论第15-23页
   ·课题背景和研究意义第15-16页
   ·库存控制与运输决策的联合优化问题研究现状第16-21页
     ·国外研究现状第17-19页
     ·国内研究现状第19-21页
   ·论文主要工作和章节安排第21-23页
第二章 库存控制与运输决策的联合优化问题分析第23-32页
   ·库存控制与运输决策的联合优化问题分析第23-25页
     ·问题描述第23-24页
     ·问题特性第24-25页
   ·遗传算法第25-32页
     ·遗传算法的介绍第25-26页
     ·遗传算法的构成第26-29页
     ·遗传算法的应用情况第29-32页
第三章 库存控制与运输决策的联合优化问题数学模型第32-39页
   ·问题相关约定和变量说明第32-34页
   ·数学模型第34-39页
     ·模型组成因子分析第34-35页
     ·模型分析第35-39页
第四章 库存控制与运输决策的联合优化问题的GA设计第39-45页
   ·编码方案第39页
   ·适应度函数第39页
   ·遗传操作第39-43页
     ·掺杂算子第40页
     ·选择操作第40-41页
     ·交叉操作第41-42页
     ·变异操作第42页
     ·算法终止条件第42-43页
   ·解决方案生成第43-45页
第五章 库存控制与运输决策的联合优化仿真实验第45-63页
   ·案例基本信息第45-46页
   ·基础数据准备第46-47页
   ·仿真过程第47-51页
     ·程序界面及功能简介第47-50页
     ·程序流程图及模块结构第50-51页
   ·实验结果及其分析第51-57页
     ·试验结果第51-52页
     ·结果分析第52-57页
   ·优化实例第57-63页
     ·实例背景第57-59页
     ·基础数据准备第59-60页
     ·实例结果分析第60-63页
第六章 结论与展望第63-66页
   ·全文总结第63-64页
   ·未来研究方向第64-66页
附录一第66-67页
附录二第67-68页
附录三第68-69页
附录四第69-72页
附录五第72-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-80页
攻读硕士学位期间发表论文第80-81页
学位论文评阅及答辩情况表第81页

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