基于电动物流车的城市协同配送模型及应用研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 车辆路径问题及其算法研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 协同配送问题研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.3 电动物流车配送问题研究现状 | 第17页 |
| 1.3 研究内容及路线 | 第17-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究路线 | 第18-20页 |
| 2 城市协同配送及电动物流车应用基础理论 | 第20-37页 |
| 2.1 城市物流发展理论 | 第20-25页 |
| 2.1.1 城市物流内涵 | 第20-22页 |
| 2.1.2 城市物流发展过程及趋势 | 第22-23页 |
| 2.1.3 城市绿色智慧物流构建途径 | 第23-25页 |
| 2.2 城市协同配送研究 | 第25-28页 |
| 2.2.1 协同配送内涵 | 第25页 |
| 2.2.2 协同配送优势 | 第25-27页 |
| 2.2.3 城市协同配送模式分析 | 第27-28页 |
| 2.3 电动物流车的应用 | 第28-36页 |
| 2.3.1 电动物流车发展环境 | 第28-30页 |
| 2.3.2 电动物流车使用特性 | 第30-31页 |
| 2.3.3 电动物流车的应用 | 第31-34页 |
| 2.3.4 电动物流车租赁信息平台 | 第34-36页 |
| 2.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 3 基于电动物流车的城市协同配送模型研究 | 第37-48页 |
| 3.1 车辆路径问题研究 | 第37-42页 |
| 3.1.1 车辆路径问题要素 | 第37-39页 |
| 3.1.2 车辆路径问题分类 | 第39-40页 |
| 3.1.3 VRP一般模型 | 第40-42页 |
| 3.2 基于电动物流车的城市协同配送模型建立 | 第42-46页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第42-43页 |
| 3.2.2 变量定义 | 第43-44页 |
| 3.2.3 模型建立 | 第44-45页 |
| 3.2.4 多目标问题模型 | 第45-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 求解MDCEVRPTW模型算法研究 | 第48-60页 |
| 4.1 求解车辆路径问题算法研究 | 第48-52页 |
| 4.1.1 精确算法 | 第48-49页 |
| 4.1.2 传统启发式算法 | 第49-50页 |
| 4.1.3 现代启发式算法 | 第50-52页 |
| 4.2 遗传算法研究 | 第52-54页 |
| 4.2.1 遗传算法及构成要素 | 第52-53页 |
| 4.2.2 遗传算法运算流程 | 第53-54页 |
| 4.3 求解MDCEVRPTW模型算法设计 | 第54-58页 |
| 4.3.1 编码及解码操作 | 第55-57页 |
| 4.3.2 种群初始化 | 第57页 |
| 4.3.3 适应度计算 | 第57页 |
| 4.3.4 遗传操作 | 第57-58页 |
| 4.3.5 终止条件 | 第58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 算例分析 | 第60-66页 |
| 5.1 算例背景介绍 | 第60-63页 |
| 5.1.1 配送车型介绍 | 第60-61页 |
| 5.1.2 配送客户情况及数据 | 第61-63页 |
| 5.2 算例求解 | 第63-64页 |
| 5.3 结果分析 | 第64-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 6 总结与展望 | 第66-68页 |
| 6.1 总结 | 第66页 |
| 6.2 展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |
