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集配中心模式下库存策略仿真优化研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 研究的背景及意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 国内研究现状第10-11页
        1.2.2 国外研究现状第11-12页
    1.3 研究目标、内容及拟解决的关键问题第12-14页
        1.3.1 研究目标第12-13页
        1.3.2 研究内容第13页
        1.3.3 拟解决的关键问题第13-14页
    1.4 研究方法及论文结构第14-15页
        1.4.1 研究方法第14页
        1.4.2 论文结构第14-15页
    1.5 本文的创新之处第15-16页
第2章 供应链库存管理模式与仿真理论第16-23页
    2.1 供应链库存管理模式第16-18页
        2.1.1 供应链库存管理简介第16页
        2.1.2 供应链库存管理模式类型第16-18页
    2.2 集配中心模式内涵及管理思想第18-19页
        2.2.1 集配中心模式基本思想第18页
        2.2.2 集配中心模式基本特征第18页
        2.2.3 集配中心模式运作流程分析第18-19页
    2.3 仿真理论第19-20页
    2.4 仿真建模软件第20-22页
        2.4.1 几种仿真建模方法介绍第20-21页
        2.4.2 Arena仿真方法建模特点第21-22页
    2.5 本章小结第22-23页
第3章 集配中心模式下库存系统模型第23-38页
    3.1 问题描述及相关假设第23-26页
        3.1.1 问题描述第23页
        3.1.2 符号说明第23-25页
        3.1.3 数学模型建立第25-26页
    3.2 仿真模型的建立第26-28页
        3.2.1 仿真流程图设计第26-27页
        3.2.2 仿真模型的建立第27-28页
    3.3 仿真参数设定及实验设计第28-33页
        3.3.1 仿真中各实体模块介绍第28-31页
        3.3.2 仿真实验参数的设定第31-32页
        3.3.3 仿真实验设计第32-33页
    3.4 仿真结果分析第33-37页
    3.5 本章小结第37-38页
第4章 基于遗传算法的仿真设计及实现第38-49页
    4.1 遗传算法基本思想第38-39页
    4.2 遗传算法的编码和实现第39-42页
        4.2.1 染色体编码设计第39-40页
        4.2.2 适应度函数第40页
        4.2.3 设定初始群体第40-41页
        4.2.4 基因算子的设计第41-42页
    4.3 利用遗传算法与Arena仿真方法结合进行优化第42-48页
        4.3.1 利用VBA接口实现对Arena仿真的控制第42-44页
        4.3.2 基于VBA的遗传算法框架第44-46页
        4.3.3 基于VBA的遗传算法代码实现第46-47页
        4.3.4 优化结果比较第47-48页
    4.4 本章小结第48-49页
总结与展望第49-51页
参考文献第51-54页
发表论文及科研情况说明第54-55页
致谢第55-56页

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