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顾客时间窗变化的物流配送干扰管理模型及其算法

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-27页
   ·问题的提出与研究意义第10-11页
     ·问题的提出第10-11页
     ·研究意义第11页
   ·国内外相关研究进展第11-23页
     ·物流配送车辆路径规划问题第12-18页
     ·干扰管理问题的研究进展第18-21页
     ·国内外相关研究小结第21-23页
   ·本文的研究内容与篇章结构第23-27页
     ·研究内容第23-24页
     ·篇章结构第24-27页
2 问题分析及其扰动度量方法第27-44页
   ·问题描述及其复杂性分析第27-37页
     ·问题描述第27-34页
     ·复杂性分析第34-37页
   ·扰动度量方法第37-43页
     ·扰动的判定第37-38页
     ·扰动的度量第38-43页
   ·本章小结第43-44页
3 顾客时间窗变化的物流配送干扰管理模型第44-51页
   ·参数和变量第44-45页
   ·车辆路线调整模型第45-48页
   ·新时间窗推荐模型第48-50页
   ·本章小结第50-51页
4 顾客时间窗变化的物流配送干扰管理模型的求解算法第51-71页
   ·改进的遗传算法第52-57页
     ·染色体结构第53页
     ·初始种群的生成第53-54页
     ·适应值的计算第54-55页
     ·自然选择第55页
     ·染色体交叉第55-56页
     ·染色体变异第56页
     ·算法的总体流程第56-57页
   ·启发式救援算法第57-67页
     ·单车在途条件下的新车增派启发式知识第57-60页
     ·多车在途条件下的车辆协作启发式知识第60-64页
     ·启发式救援算法的总体流程第64-67页
   ·新时间窗推荐的启发式算法第67-70页
     ·总体流程第67-69页
     ·顾客时间窗松弛方法第69-70页
   ·本章小结第70-71页
5 算例分析及应用研究第71-85页
   ·算例分析第71-79页
     ·启发式救援算法的算例分析第71-73页
     ·遗传算法的算例分析第73-75页
     ·启发式救援算法与遗传算法的比较分析第75-77页
     ·新时间窗推荐算法的算例分析第77-79页
   ·应用研究第79-84页
     ·问题背景第80-81页
     ·问题求解及其分析第81-84页
   ·本章小结第84-85页
结论第85-87页
参考文献第87-94页
攻读博士学位期间发表学术论文情况及参加科研项目情况第94-95页
致谢第95-96页
作者简介第96-97页

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