| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-37页 |
| ·问题的提出 | 第14-18页 |
| ·研究背景 | 第14-18页 |
| ·研究目的及意义 | 第18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-34页 |
| ·动态设施选址问题 | 第19-24页 |
| ·典型的库存控制模型 | 第24-31页 |
| ·设施选址—库存问题 | 第31-34页 |
| ·论文研究内容 | 第34-37页 |
| ·国内外研究现状评述 | 第34-35页 |
| ·论文主要研究内容和思路 | 第35-37页 |
| 第2章 常用智能优化算法分析 | 第37-49页 |
| ·智能优化算法概述 | 第37-38页 |
| ·遗传算法 | 第38-40页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第38页 |
| ·基本遗传算法流程 | 第38-39页 |
| ·遗传算法的应用领域 | 第39-40页 |
| ·克隆选择算法 | 第40-42页 |
| ·克隆选择算法的基本原理 | 第40-41页 |
| ·克隆选择算法的流程 | 第41-42页 |
| ·克隆选择算法的应用领域 | 第42页 |
| ·粒子群优化算法 | 第42-44页 |
| ·粒子群优化算法的基本原理 | 第42-43页 |
| ·粒子群优化算法的流程 | 第43-44页 |
| ·粒子群优化算法的应用领域 | 第44页 |
| ·蚁群算法 | 第44-46页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第44-46页 |
| ·基本蚁群算法的流程 | 第46页 |
| ·蚁群算法的应用领域 | 第46页 |
| ·四种算法异同点比较 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第3章 单产品动态选址—库存问题研究 | 第49-73页 |
| ·问题的描述 | 第49-50页 |
| ·模型的建立 | 第50-55页 |
| ·模型假设及符号说明 | 第50-51页 |
| ·模型中各项成本的计算 | 第51-53页 |
| ·配送中心逐渐打开的动态LIP模型 | 第53-54页 |
| ·配送中心多次打开和关闭的动态LIP模型 | 第54-55页 |
| ·模型求解算法的关键步骤 | 第55-59页 |
| ·基本遗传算法 | 第55-56页 |
| ·克隆选择算法 | 第56-58页 |
| ·粒子群优化算法 | 第58页 |
| ·基本蚁群算法 | 第58-59页 |
| ·模型算例及分析 | 第59-70页 |
| ·算例数据 | 第59-62页 |
| ·配送中心逐渐打开下的模型算例 | 第62-66页 |
| ·配送中心多次打开和关闭下的模型算例 | 第66-69页 |
| ·算法对比结论 | 第69-70页 |
| ·模型的扩展 | 第70-71页 |
| ·本章小结 | 第71-73页 |
| 第4章 多产品动态选址—库存问题研究 | 第73-95页 |
| ·问题的描述 | 第73页 |
| ·模型的建立 | 第73-79页 |
| ·模型的假设及符号说明 | 第73-74页 |
| ·模型中各项成本的计算 | 第74-77页 |
| ·"独立周期和固定周期"假设下的多产品动态LIP模型 | 第77-78页 |
| ·"整数倍周期"假设下的多产品动态LIP模型 | 第78-79页 |
| ·模型的求解算法 | 第79-80页 |
| ·算例及分析 | 第80-94页 |
| ·算例数据 | 第80-84页 |
| ·"独立周期和固定周期"模型算例 | 第84-89页 |
| ·"整数倍周期"模型算例分析 | 第89-93页 |
| ·算法对比结论 | 第93-94页 |
| ·本章小结 | 第94-95页 |
| 第5章 在动态设施选址中考虑库存成本的益处分析 | 第95-108页 |
| ·问题描述 | 第95页 |
| ·两种决策方法模型的建立 | 第95-97页 |
| ·不考虑库存成本的单纯动态选址决策模型 | 第95-97页 |
| ·考虑库存成本的一体化动态选址决策模型 | 第97页 |
| ·两种方法的算例对比分析 | 第97-106页 |
| ·对比指标 | 第97-98页 |
| ·算例数据 | 第98-99页 |
| ·对比分析 | 第99-106页 |
| ·本章小结 | 第106-108页 |
| 结论 | 第108-110页 |
| 1 论文的创新性 | 第108-109页 |
| 2 未来的研究方向 | 第109-110页 |
| 致谢 | 第110-111页 |
| 参考文献 | 第111-121页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第121页 |