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物流系统集成规划模型及优化算法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第1章 引言第12-25页
   ·现代物流发展趋势第12-15页
   ·物流系统规划问题分析第15-20页
     ·物流系统规划的意义第15页
     ·物流系统规划决策因素第15-18页
     ·物流配送系统基本结构第18-20页
   ·物流系统集成规划问题第20-22页
   ·论文研究内容第22-25页
第2章 物流系统规划问题研究进展第25-40页
   ·物流系统规划模型分析第25-26页
   ·物流系统顺序规划研究进展分析第26-32页
     ·选址-分配决策理论进展第26-31页
     ·随机需求的库存控制理论研究进展第31-32页
   ·物流系统集成规划研究进展分析第32-38页
     ·选址-路径集成问题研究进展分析第32-35页
     ·库存-路径集成问题研究进展分析第35-36页
     ·选址-库存集成问题研究进展分析第36-38页
   ·研究重点第38-39页
   ·本章小结第39-40页
第3章 整车物流系统集成规划问题研究第40-64页
   ·研究背景第40-44页
     ·整车物流系统发展现状第40-41页
     ·整车物流系统的服务指标第41-43页
     ·整车物流系统的库存控制策略第43页
     ·整车物流系统的基本网络结构第43-44页
   ·运输规模经济效应及应用研究第44-46页
   ·整车物流系统规划问题描述第46-47页
   ·整车物流系统集成规划模型第47-49页
   ·基于流预测的遗传算法第49-57页
     ·流预测算法第50-51页
     ·基于流预测的遗传算法结构第51-57页
   ·应用实例及结果分析第57-63页
     ·应用实例第57-59页
     ·计算结果第59-61页
     ·算法性能分析第61-63页
   ·本章小结第63-64页
第4章 物流系统集成规划模型的混合粒子群算法第64-80页
   ·标准粒子群算法第64-67页
     ·简介第64-65页
     ·参数分析第65-67页
     ·标准PSO 算法流程第67页
   ·粒子群算法PSO 改进方案第67-69页
   ·粒子群算法PSO 离散优化应用研究第69-71页
   ·整车物流规划问题的混合粒子群算法第71-74页
     ·混合粒子群算法的求解框架第71-72页
     ·混合粒子群算法编码方式第72页
     ·混合粒子群算法更新机制第72-73页
     ·混合粒子群算法实现过程第73-74页
   ·计算实例第74-76页
   ·算法计算性能分析第76页
   ·模型参数敏感性分析第76-79页
     ·惩罚成本敏感性分析第76-78页
     ·库存控制策略敏感性分析第78页
     ·运输规模效应价值分析第78-79页
   ·本章小结第79-80页
第5章 随机选址-库存系统集成规划问题研究第80-98页
   ·引言第80-84页
     ·项目背景第80-81页
     ·库存控制策略第81-83页
     ·拉格朗日松弛算法应用研究进展第83-84页
   ·问题描述第84页
   ·数学模型第84-87页
     ·配送中心库存分析第84-85页
     ·分销点库存分析第85-86页
     ·系统总成本第86页
     ·数学模型第86-87页
   ·拉格朗日松弛第87-94页
     ·子问题求解第88-92页
     ·计算原问题可行解第92页
     ·次梯度优化第92-94页
   ·计算实例第94-97页
   ·本章小结第97-98页
第6章 产品设计过程与供应物流集成规划问题第98-105页
   ·研究背景第98-99页
   ·供应物流系统结构模型第99-100页
   ·产品设计过程与供应物流集成规划模型框架第100-103页
   ·关键技术分析第103-104页
     ·零部件/过程图第103-104页
     ·自制/外包决策分析第104页
   ·本章小结第104-105页
第7章 原型系统的设计与实现第105-112页
   ·原型系统架构第105-106页
   ·基于 UML 的系统设计第106-109页
     ·原型系统的用例图第107-108页
     ·原型系统的类图第108-109页
   ·原型系统的实现第109-111页
   ·本章小结第111-112页
结论第112-114页
参考文献第114-122页
攻读博士学位期间发表的学术论文第122-123页
致谢第123-124页
作者简介第124页

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