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基于复杂系统理论的配送网络优化研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第5-8页
第1章 绪论第8-14页
 §1.1 研究背景第9-10页
 §1.2 研究意义第10-12页
 §1.3 研究内容及对象第12-13页
 §1.4 研究方法及框架第13-14页
第2章 从配送网络优化到复杂系统理论第14-23页
 §2.1 配送网络的国内外研究现状第14-17页
     ·道路最短路研究现状第14页
     ·配送中心选址研究现状第14-15页
     ·配送路线优化研究现状第15-17页
 §2.2 配送网络的复杂性特征分析第17-19页
     ·系统的要素多元化特性第17-18页
     ·系统的关联复杂特性第18页
     ·系统的自组织特性第18页
     ·系统的开放性第18页
     ·系统的动态性第18-19页
     ·系统的适应性第19页
 §2.3 复杂系统理论框架及其适用范围第19-21页
 §2.4 复杂系统理论在配送网络中的应用可行性第21-23页
第3章 城市道路最短路径研究第23-37页
 §3.1 基于元胞自动机的最短路算法研究第23-28页
     ·元胞自动机简介第23-25页
     ·最短路问题描述第25页
     ·基于元胞自动机求解最短路的建模原理第25-26页
     ·基于元胞自动机的最短路模型的求解实例第26-28页
 §3.2 道路网络电子地图的设计与实现第28-32页
     ·电子地图的概念第28-29页
     ·电子地图的实现第29-30页
     ·面向西安邮政配送系统的电子地图实现第30-32页
 §3.3 基于元胞自动机的最短路径模型在西安邮政配送系统中的应用第32-35页
     ·电子地图的制作第32-34页
     ·求解最短路径的实现方法第34-35页
     ·应用实例第35页
 §3.4 本章小结第35-37页
第4章 配送中心选址规划第37-59页
 §4.1 配送中心选址问题第37-43页
     ·配送中心选址影响因素第37页
     ·配送中心选址原则第37-38页
     ·配送中心选址的工作步骤第38页
     ·配送中心选址方法第38-43页
 §4.2 遗传算法第43-44页
     ·遗传算法的基本概念第43页
     ·遗传算法的实现步骤第43-44页
 §4.3 基于遗传算法的配送中心选址模型第44-52页
     ·模型构建第44-46页
     ·数据预处理第46-48页
     ·遗传算法解的构造第48页
     ·初始群体的产生第48页
     ·适应度的计算第48-50页
     ·遗传算子第50-52页
     ·算法实现第52页
 §4.4 遗传算法在西安邮政配送中心选址中的应用第52-57页
     ·数据准备第52-55页
     ·计算与结果分析第55-57页
 §4.5 本章小结第57-59页
第5章 配送路线优化研究第59-75页
 §5.1 配送路线优化问题第59-64页
     ·配送路线优化问题的分类第59-61页
     ·配送路线优化问题的求解方法第61-62页
     ·配送路线优化问题的数学描述第62页
     ·配送路线优化问题的数学模型第62-64页
 §5.2 基于遗传算法的配送路线优化模型第64-69页
     ·约束的处理第64-65页
     ·遗传算法解的构造第65-66页
     ·初始群体的产生第66页
     ·适应度函数的设计第66页
     ·遗传算子第66-68页
     ·算法实现第68-69页
 §5.3 基于遗传算法的配送路线优化模型的算法分析第69-71页
 §5.4 基于遗传算法的配送路线优化模型在西安邮政物流中的应用第71-74页
     ·数据准备第71-72页
     ·结果分析第72-74页
 §5.5 本章小结第74-75页
第6章 总结与展望第75-77页
参考文献第77-82页
附录第82-101页
 附录Ⅰ 城市道路网络及节点编号第82-83页
 附录Ⅱ 配送中心选址优化方案及其配送责任点布局第83-84页
 附录Ⅲ 城市道路网络拓扑结构(转换前节点编号)第84-98页
 附录Ⅳ 配送需求点的需求量(转换后节点编号)第98-99页
 附录Ⅴ 配送中心1路线优化方案第99页
 附录Ⅵ 配送中心2路线优化方案第99-100页
 附录Ⅶ 配送中心3路线优化方案第100-101页
作者攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研活动第101-102页
致谢第102-103页
西北工业大学学位论文知识产权声明书第103页
西北工业大学学位论文原创性声明第103页

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