| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-15页 |
| 1.3 主要内容与研究思路 | 第15-16页 |
| 1.3.1 论文内容结构 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第16页 |
| 1.4 本章小结 | 第16-18页 |
| 第2章 成品油的运输管理 | 第18-24页 |
| 2.1 运输管理基础 | 第18-20页 |
| 2.1.1 运输管理的作用 | 第18-19页 |
| 2.1.2 运输管理系统 | 第19页 |
| 2.1.3 运输成本 | 第19-20页 |
| 2.2 成品油运输方式选择分析 | 第20-21页 |
| 2.2.1 管道运输方式的特点 | 第20页 |
| 2.2.2 铁路运输方式的特点 | 第20页 |
| 2.2.3 公路运输方式的特点 | 第20-21页 |
| 2.2.4 水路运输方式的特点 | 第21页 |
| 2.3 成品油联合运输运输方式 | 第21-22页 |
| 2.3.1 联合运输运输方式的合理化含义 | 第22页 |
| 2.3.2 联合运输运输方式的影响因素分析 | 第22页 |
| 2.4 成品油储备仓库选址 | 第22-23页 |
| 2.4.1 成品油储备仓库选址的方法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 成品油储备仓库选址方法的可行性分析 | 第23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 联合运输及油库选址与模型建立 | 第24-34页 |
| 3.1 联合运输问题的详细描述 | 第24-29页 |
| 3.1.1 联合运输问题的实现过程 | 第24-25页 |
| 3.1.2 相关假设 | 第25-26页 |
| 3.1.3 成品油联合运输模型建立 | 第26-28页 |
| 3.1.4 算法求解 | 第28-29页 |
| 3.2 成平油油库选址问题的详细描述 | 第29-33页 |
| 3.2.1 油库选址问题的实现过程 | 第29页 |
| 3.2.2 相关假设 | 第29-30页 |
| 3.2.3 成品油油库选址模型建立 | 第30-32页 |
| 3.2.4 算法求解 | 第32-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 遗传粒子群算法在实际联合运输与油库选址问题中的应用 | 第34-50页 |
| 4.1 遗传算法 | 第34页 |
| 4.2 粒子群算法 | 第34-36页 |
| 4.2.1 粒子群算法的基本框架 | 第34-36页 |
| 4.2.2 基本粒子群算法的形式化描述 | 第36页 |
| 4.3 智能寻优算法的建立 | 第36-40页 |
| 4.3.1 智能算法在最优化问题中的应用 | 第36-37页 |
| 4.3.2 智能算法求解最优化问题的缺陷 | 第37页 |
| 4.3.3 智能算法的一类改进策略 | 第37-39页 |
| 4.3.4 遗传粒子群改进算法的改进原理 | 第39-40页 |
| 4.4 粒子群算法在实际联合运输问题中的仿真结果 | 第40-43页 |
| 4.5 粒子群算法在实际油库选址问题中的仿真结果 | 第43-46页 |
| 4.6 成品油联合运输与油库选址实例分析 | 第46-49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 总结 | 第50页 |
| 5.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56页 |