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基于改进的蚁群算法的汽车零部件入厂物流循环取货路径优化研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
1 绪论第11-16页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 研究方法第12-13页
    1.3 研究内容第13-14页
    1.4 创新点第14页
    1.5 研究路线第14-15页
    1.6 本章小结第15-16页
2 汽车零部件入厂物流相关理论研究第16-36页
    2.1 汽车物流的概述第16-23页
        2.1.1 汽车物流、零部件入厂物流的概述第16-17页
        2.1.2 汽车零部件入厂物流研究现状第17-18页
        2.1.3 汽车零部件入厂物流模式第18-22页
        2.1.4 汽车零部件入厂物流的问题第22-23页
    2.2 第三方物流问题的相关研究第23-25页
        2.2.1 第三方物流的定义、特点第23-24页
        2.2.2 第三方物流的优势第24页
        2.2.3 第三方物流的发展现状第24-25页
    2.3 带时间窗的车辆路径问题相关理论研究第25-28页
        2.3.1 带时间窗的车辆路径问题介绍第25-27页
        2.3.2 带时间窗的车辆路径问题研究现状第27-28页
    2.4 汽车零部件入厂物流循环取货模式介绍第28-31页
        2.4.1 循环取货介绍第28页
        2.4.2 基于第三方物流公司的循环取货模式第28页
        2.4.3 循环取货的运作流程第28-30页
        2.4.4 汽车零部件入厂物流循环取货特点第30-31页
    2.5 路径优化问题的求解第31-35页
        2.5.1 精确算法第31-32页
        2.5.2 启发式算法第32-35页
    2.6 本章小结第35-36页
3 汽车零部件入厂物流循环取货路径优化模型构建第36-43页
    3.1 基于第三方物流带集配中心的入厂物流循环取货模式的引入第36-37页
    3.2 汽车零部件入厂物流循环取货问题分析第37-39页
        3.2.1 问题描述第37-38页
        3.2.2 基本假设第38页
        3.2.3 参变量定义第38-39页
    3.3 汽车零部件入厂物流循环取货模型分析第39-42页
        3.3.1 时间惩罚函数第39-40页
        3.3.2 运输模型第40-41页
        3.3.3 库存成本模型第41-42页
        3.3.4 汽车零部件入厂物流循环取货模型第42页
    3.4 本章小结第42-43页
4 算法研究与设计第43-50页
    4.1 车辆路径优化问题算法的研究第43页
    4.2 蚁群算法第43-44页
        4.2.1 蚁群算法工作原理第43页
        4.2.2 蚁群算法的研究要素第43-44页
        4.2.3 蚁群算法的数学模型第44页
    4.3 禁忌搜索算法第44-45页
        4.3.1 禁忌搜索算法的产生及研究要素第44-45页
        4.3.2 禁忌搜索算法的特点和局限性第45页
        4.3.3 禁忌搜索算法的执行步骤第45页
    4.4 优化算法设计第45-47页
        4.4.1 改进蚁群算法的思想第45-46页
        4.4.2 优化算法步骤第46-47页
    4.5 算法测试第47-49页
    4.6 本章小结第49-50页
5 汽车零部件入厂物流循环取货路径优化应用案例第50-56页
    5.1 某公司循环取货车辆路径问题实例第50页
    5.2 实例优化第50-56页
        5.2.1 方案设计第50-51页
        5.2.2 实例建模第51-54页
        5.2.3 实例优化结果第54页
        5.2.4 对策与建议第54-56页
6 总结与展望第56-58页
    6.1 全文总结第56页
    6.2 展望第56-58页
致谢第58-59页
参考文献第59-61页

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