协同物流中的服务组合算法比较研究
| 致谢 | 第1-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 1 绪论 | 第11-23页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-15页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·问题的提出 | 第12-14页 |
| ·研究意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-20页 |
| ·协同物流的研究现状 | 第15-17页 |
| ·服务组合方法研究现状 | 第17-19页 |
| ·自适应算法研究现状 | 第19-20页 |
| ·本文的研究内容 | 第20-21页 |
| ·本文的结构安排 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 2 相关技术与方法 | 第23-35页 |
| ·物流服务QoS计算模型 | 第23-27页 |
| ·物流服务QoS属性 | 第23-24页 |
| ·服务组合模式 | 第24-26页 |
| ·正规化公式 | 第26-27页 |
| ·QoS计算公式 | 第27页 |
| ·物流服务组合算法 | 第27-32页 |
| ·标准遗传算法 | 第27-28页 |
| ·人工蜂群算法 | 第28-30页 |
| ·最大最小蚁群算法 | 第30-31页 |
| ·传统算法的特点分析 | 第31-32页 |
| ·支撑优化算法的方法 | 第32-33页 |
| ·迪杰斯特拉算法模型 | 第32页 |
| ·基于事例推理的预测调度 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 3 物流服务组合算法的比较分析 | 第35-51页 |
| ·物流服务组合模型 | 第35-36页 |
| ·物流服务组合算法 | 第36-42页 |
| ·改进的ABC的算法流程 | 第36-37页 |
| ·基于ABC的服务组合算法模型 | 第37-39页 |
| ·基于GA的服务组合算法模型 | 第39-41页 |
| ·基于MMAS的服务组合算法模型 | 第41-42页 |
| ·实验分析比较 | 第42-49页 |
| ·实验设置 | 第42-43页 |
| ·实验分析 | 第43-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 4 自适应服务组合算法 | 第51-61页 |
| ·物流服务运作模式 | 第51-52页 |
| ·情景状况分析 | 第52-54页 |
| ·情景特征 | 第52页 |
| ·模型库的建立 | 第52-53页 |
| ·自适应控制策略 | 第53-54页 |
| ·基于CBR的服务需求预测 | 第54-56页 |
| ·负荷事例对象的组织 | 第54-55页 |
| ·负荷事例的检索 | 第55-56页 |
| ·基于CBR的物流服务预测 | 第56页 |
| ·自适应算法模型 | 第56-58页 |
| ·实验与分析 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-61页 |
| 5 基于领域自适应算法的优化 | 第61-71页 |
| ·协同物流营运方式 | 第61-63页 |
| ·自适应协同物流服务组合 | 第63-66页 |
| ·协同物流服务优化选择 | 第63-64页 |
| ·自适应协同物流服务优化模型 | 第64-65页 |
| ·自适应QoS计算模型 | 第65-66页 |
| ·实验与分析 | 第66-70页 |
| ·横向协同对服务成功率的影响 | 第67-69页 |
| ·横向协同对服务可用性的影响 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 6 总结和展望 | 第71-73页 |
| ·工作总结 | 第71页 |
| ·研究创新 | 第71页 |
| ·研究展望 | 第71-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 作者简历 | 第79-81页 |
| 学位论文数据集 | 第81页 |
