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 |