| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第11-20页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 城市物流配送的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 最短路经算法的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 交通因素在路径选择上的影响 | 第15-16页 |
| 1.3 论文框架 | 第16-17页 |
| 1.4 研究方法及目的 | 第17-20页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4.2 研究目的 | 第18-20页 |
| 2 北京市路网设定及交通状况分析 | 第20-27页 |
| 2.1 北京市路网设定 | 第20-21页 |
| 2.2 北京市物流中心布局 | 第21-22页 |
| 2.3 北京市路网交通状况分析 | 第22-26页 |
| 2.3.1 北京市路网的拥堵模式及拥堵概率的确定 | 第22-24页 |
| 2.3.2 北京市路网各路段速度及通过时间的设定 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于拥堵概率判断的北京城市配送仿真模型 | 第27-34页 |
| 3.1 北京城市配送需求分析 | 第27页 |
| 3.2 基于拥堵概率判断的北京城市配送仿真模型原理 | 第27-29页 |
| 3.2.1 基于拥堵概率判断的北京城市配仿真模型运行过程 | 第27-28页 |
| 3.2.2 配送起始点及终止点分布及坐标 | 第28-29页 |
| 3.3 基于拥堵概率判断的北京城市配送仿真模型构建 | 第29-32页 |
| 3.3.1 Main Agent仿真模型 | 第29-30页 |
| 3.3.2 客户需求仿真模型 | 第30-31页 |
| 3.3.3 车辆运输(需求配送)仿真模型 | 第31-32页 |
| 3.3.4 仿真结果输出 | 第32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-34页 |
| 4 基于拥堵概率的北京城市配送仿真模型的验证 | 第34-55页 |
| 4.1 基于拥堵概率的北京城市配送仿真模型定量分析 | 第34-45页 |
| 4.1.1 高峰时段北京城市配送仿真模型定量分析 | 第34-40页 |
| 4.1.2 非高峰时段北京城市配送仿真模型定量分析 | 第40-45页 |
| 4.2 基于拥堵概率的北京城市配送仿真模型定性分析 | 第45-54页 |
| 4.2.1 高峰时段北京城市配送仿真模型定性分析 | 第46-49页 |
| 4.2.2 非高峰时段北京城市配送仿真模型定性分析 | 第49-54页 |
| 4.3 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 基于拥堵概率的北京城市配送仿真结果分析 | 第55-78页 |
| 5.1 北京市配送路径统计分析 | 第55-67页 |
| 5.1.1 高峰时段配送路径统计分析 | 第55-60页 |
| 5.1.2 非高峰时段配送路径统计分析 | 第60-65页 |
| 5.1.3 两种情况下配送路径的对比分析 | 第65-67页 |
| 5.2 北京市配送距离统计分析 | 第67-70页 |
| 5.2.1 高峰时段配送距离统计分析 | 第67-68页 |
| 5.2.2 非高峰时段配送距离统计分析 | 第68-69页 |
| 5.2.3 两种情况下配送距离的对比分析 | 第69-70页 |
| 5.3 北京市配送时间统计分析 | 第70-73页 |
| 5.3.1 高峰时段北京市配送时间统计分析 | 第70-71页 |
| 5.3.2 非高峰时段北京市配送时间统计分析 | 第71-72页 |
| 5.3.3 两种情况下北京市配送时间对比分析 | 第72-73页 |
| 5.4 北京市关键路径分析 | 第73-77页 |
| 5.5 本章小结 | 第77-78页 |
| 6 总结与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 主要结论 | 第78-79页 |
| 6.2 研究展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-83页 |
| 附录A | 第83-86页 |
| 附录B | 第86-97页 |
| 附录C | 第97-108页 |
| 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果 | 第108-110页 |
| 学位论文数据集 | 第110页 |
