| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-18页 |
| 1.3.1 物流配送规划方法研究 | 第11-14页 |
| 1.3.2 果蝇优化算法 | 第14-15页 |
| 1.3.3 物流配送系统研究 | 第15-18页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 物流的基础知识与基本智能优化算 | 第19-27页 |
| 2.1 物流基础知识 | 第19-22页 |
| 2.1.1 局部区域物流配送流程 | 第19-20页 |
| 2.1.2 局部区域物流配送设备与设施 | 第20-22页 |
| 2.2 局部区域物流配送网络模型 | 第22-24页 |
| 2.3 基本智能优化算法 | 第24-26页 |
| 2.3.1 基本果蝇优化算法 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基本遗传算法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 单车辆物流配送路线规划模型及其果蝇遗传算法 | 第27-36页 |
| 3.1 物流配送路线规划模型 | 第27-28页 |
| 3.2 算法设计与分析 | 第28-30页 |
| 3.3 数值实验与分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 实验结果与分析 | 第31-33页 |
| 3.3.2 工程应用 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 物流配送成本问题及其求解的混合果蝇优化算法 | 第36-47页 |
| 4.1 物流配送路径规划数学模型 | 第36-38页 |
| 4.2 邻域搜索机制与模拟退火机制 | 第38-39页 |
| 4.2.1 邻域搜索 | 第38页 |
| 4.2.2 模拟退火算法 | 第38-39页 |
| 4.3 算法描述 | 第39-41页 |
| 4.4 数值实验 | 第41-45页 |
| 4.4.1 实验环境与实验数据 | 第41-42页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第42-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-47页 |
| 第五章 基于物流配送问题的双目标果蝇优化算法 | 第47-58页 |
| 5.1 多目标规划理论 | 第47-48页 |
| 5.1.1 Parato最优解 | 第47页 |
| 5.1.2 多目标进化算法的一般框架 | 第47-48页 |
| 5.2 物流配送成本问题及其多目标规划模型 | 第48-49页 |
| 5.3 算法设计与描述 | 第49-51页 |
| 5.3.1 约束处理 | 第49-50页 |
| 5.3.2 非支配集法 | 第50-51页 |
| 5.4 BOFFOA的算法设计与描述 | 第51-53页 |
| 5.5 评价准则 | 第53页 |
| 5.6 数值实验 | 第53-57页 |
| 5.7 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 工作总结 | 第58-59页 |
| 6.2 进一步研究工作 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 ：攻读硕士学位期间的研究成果 | 第65-66页 |