基于云平台的多配送中心车辆调度问题研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| ·论文研究背景 | 第12-13页 |
| ·论文研究意义 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·问题的提出 | 第14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·研究现状的不足 | 第16-17页 |
| ·论文研究内容和创新点 | 第17-19页 |
| ·研究内容 | 第17-18页 |
| ·论文创新点 | 第18-19页 |
| 2 物流云平台的配送模式研究 | 第19-29页 |
| ·云计算理论 | 第19-22页 |
| ·云计算的概念 | 第19-20页 |
| ·云计算的历史 | 第20-21页 |
| ·云计算的现状 | 第21-22页 |
| ·物流云平台 | 第22-24页 |
| ·物流云平台的构建 | 第23页 |
| ·物流云平台的功能 | 第23-24页 |
| ·物流云平台的应用 | 第24页 |
| ·云配送模式研究 | 第24-27页 |
| ·云配送的内涵 | 第25-26页 |
| ·云配送模式的特点 | 第26-27页 |
| ·云配送模式下多配送中心车辆调度问题 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 3 多配送中心车辆调度问题研究 | 第29-38页 |
| ·物流配送车辆调度问题概述 | 第29-32页 |
| ·车辆调度问题的定义 | 第29页 |
| ·车辆调度问题的构成要素 | 第29-31页 |
| ·车辆调度问题的分类 | 第31-32页 |
| ·云配送模式下多配送中心车辆调度问题分析 | 第32-34页 |
| ·问题概述 | 第32-33页 |
| ·云配送模式下分解法与整体法对比分析 | 第33页 |
| ·云配送模式下多配送中心管理模式分析 | 第33-34页 |
| ·云配送模式下多配送中心车辆调度模型 | 第34-37页 |
| ·多配送中心车辆调度问题的界定 | 第34-35页 |
| ·多配送中心车辆调度模型 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 云量子遗传算法对多配送中心车辆调度问题的解决 | 第38-59页 |
| ·遗传算法及其在车辆调度问题中的应用 | 第38-44页 |
| ·遗传算法的概述 | 第38-40页 |
| ·遗传算法在车辆调度问题中的应用 | 第40-44页 |
| ·对遗传算法解决车辆调度问题的评价 | 第44页 |
| ·量子理论对遗传算法的改进 | 第44-46页 |
| ·量子计算原理 | 第44-45页 |
| ·量子遗传算法 | 第45-46页 |
| ·云模型对遗传算法的改进 | 第46-50页 |
| ·云模型理论 | 第46-49页 |
| ·云模型对遗传算法的改进 | 第49-50页 |
| ·云量子遗传算法 | 第50-55页 |
| ·云量子遗传算法的步骤 | 第50-53页 |
| ·算法复杂度分析 | 第53-54页 |
| ·两阶段的求解策略 | 第54-55页 |
| ·算例验证 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 5 多配送中心车辆调度系统的管理框架设计 | 第59-68页 |
| ·系统概述 | 第59-63页 |
| ·系统开发的必要性 | 第59页 |
| ·系统开发的原则 | 第59-60页 |
| ·多配送中心车辆调度系统的管理框架 | 第60-62页 |
| ·多配送中心车辆调度系统的功能 | 第62-63页 |
| ·多配送中心车辆调度系统的业务流程 | 第63-64页 |
| ·多配送中心车辆调度系统运行结构 | 第64-65页 |
| ·多配送中心车辆调度系统界面设计思路 | 第65-67页 |
| ·系统主界面 | 第66页 |
| ·系统功能模块 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 6 结论与展望 | 第68-70页 |
| ·论文研究的工作总结 | 第68页 |
| ·进一步的研究方向 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 作者简历 | 第72-74页 |
| 学位论文数据集 | 第74页 |
