| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-25页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·本文的主要研究内容和主要创新点 | 第19-21页 |
| ·本文的组织结构 | 第21-25页 |
| 第2章 基于网络的单应急中心选址问题的TSA算法 | 第25-48页 |
| ·本章的研究内容 | 第26页 |
| ·国内外研究现状 | 第26-28页 |
| ·重心法和层次分析法简介 | 第28-30页 |
| ·基于网络的单应急中心选址模型 | 第30-31页 |
| ·基于网络的单应急中心选址算法TSA | 第31-41页 |
| ·数据实验 | 第41-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 第3章 车辆有容量限制的单配送中心车辆路径安排问题混合遗传算法 | 第48-70页 |
| ·车辆路径安排问题简介 | 第48-50页 |
| ·单配送中心车辆路径安排问题算法的研究现状 | 第50-52页 |
| ·遗传算法简介 | 第52-54页 |
| ·求解车辆有容量限制的SDVRP的混合遗传算法SHGA | 第54-61页 |
| ·数据实验 | 第61-67页 |
| ·本章小结 | 第67-70页 |
| 第4章 基于交通网络的单配送中心最小配送费用模型及其混合单亲遗传算法 | 第70-82页 |
| ·基于交通网络的VRP的研究现状 | 第70-71页 |
| ·基于交通网络的单配送中心最小配送费用模型 | 第71-72页 |
| ·带优化处理的混合单亲遗传算法HPGA | 第72-76页 |
| ·数据实验 | 第76-81页 |
| ·本章小结 | 第81-82页 |
| 第5章 求解多配送中心车辆路径安排问题的混合蚁群算法 | 第82-100页 |
| ·MDVRP模型 | 第82-83页 |
| ·MDVRP算法的研究现状 | 第83-85页 |
| ·蚁群算法和2_Opt优化策略简介 | 第85-88页 |
| ·使用经典蚁群算法求解MDVRP时必须解决的问题 | 第88-89页 |
| ·求解MDVRP的混合蚁群算法HACA | 第89-92页 |
| ·数据实验及HACA算法性能分析 | 第92-98页 |
| ·本章小结 | 第98-100页 |
| 第6章 有保质期的商品的库存系统仿真模型 | 第100-124页 |
| ·库存控制问题简介 | 第100-101页 |
| ·本章研究的问题及其特点 | 第101-102页 |
| ·有保质期/易腐商品的库存控制问题的研究现状 | 第102-104页 |
| ·离散事件系统仿真简介 | 第104-106页 |
| ·单一有保质期商品的订货-库存-销售仿真模型 | 第106-117页 |
| ·多种相关商品的库存仿真模型 | 第117-122页 |
| ·本章小结 | 第122-124页 |
| 第7章 总结与展望 | 第124-126页 |
| ·总结 | 第124-125页 |
| ·展望 | 第125-126页 |
| 致谢 | 第126-127页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及参加的科研项目 | 第127-128页 |
| 附录 | 第128-129页 |
