基于电子商务的物流调度算法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10页 |
| 1.2 问题的提出及描述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 车辆路径问题的描述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 车辆路径问题模型 | 第11-13页 |
| 1.3 动态车辆调度问题 | 第13-14页 |
| 1.3.1 问题描述 | 第13页 |
| 1.3.2 静态与动态车辆调度问题的比较 | 第13-14页 |
| 1.3.3 处理方法 | 第14页 |
| 1.4 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.4.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.4.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第二章 车辆路径问题的研究 | 第18-26页 |
| 2.1 精确算法 | 第18-19页 |
| 2.2 启发式算法 | 第19-22页 |
| 2.3 遗传算法 | 第22-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 O2O平台下的静态车辆调度 | 第26-40页 |
| 3.1 O2O订餐平台下车辆调度特点 | 第26-27页 |
| 3.1.1 生活半径服务介绍 | 第26页 |
| 3.1.2 O2O订餐平台下车辆调度特点 | 第26-27页 |
| 3.2 O2O平台下静态车辆调度模型 | 第27-30页 |
| 3.2.1 模型的建立 | 第27-29页 |
| 3.2.2 满意度分析 | 第29-30页 |
| 3.3 算法描述 | 第30-32页 |
| 3.3.1 可行性插入位置 | 第30-31页 |
| 3.3.2 最佳可行性插入位置判定 | 第31页 |
| 3.3.3 顾客分组 | 第31-32页 |
| 3.4 遗传算法的改进 | 第32-36页 |
| 3.4.1 局部搜索算法 | 第32-34页 |
| 3.4.2 混合算法 | 第34-36页 |
| 3.5 仿真实验及结果分析 | 第36-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 O2O平台下的动态车辆调度 | 第40-51页 |
| 4.1 O2O订餐平台下的动态车辆调度特点 | 第40-41页 |
| 4.2 带时间窗的动态车辆调度模型研究 | 第41-43页 |
| 4.2.1 不同时间段下的顾客需求的描述 | 第41-42页 |
| 4.2.2 不同时间段下的车辆速度分析 | 第42页 |
| 4.2.3 O2O订餐平台下动态车辆调度模型 | 第42-43页 |
| 4.3 遗传算法解决O2O订餐平台下动态车辆调度 | 第43-47页 |
| 4.3.1 动态车辆调度的优化策略和仿真系统框架 | 第43-45页 |
| 4.3.2 O2O平台下物流调度算法 | 第45-47页 |
| 4.4 仿真实验 | 第47-50页 |
| 4.4.1 特定时间段内的动态车辆调度 | 第47-48页 |
| 4.4.2 一个“工作日”内的动态车辆调度 | 第48-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 攻读硕士期间的学术论文目录 | 第58页 |
