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考虑客户价值的冷链物流多目标LRPTW问题优化研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-19页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究意义第10-12页
        1.2.1 理论意义第11页
        1.2.2 实际应用价值第11-12页
    1.3 国内外研究现状第12-16页
        1.3.1 国外研究现状第12-13页
        1.3.2 国内研究现状第13-15页
        1.3.3 国内外研究总结第15-16页
    1.4 研究内容及技术路线第16-19页
        1.4.1 研究内容第16-17页
        1.4.2 技术路线第17-19页
第二章 冷链物流选址路径问题相关理论第19-36页
    2.1 冷链物流第19-20页
        2.1.1 冷链物流的概念第19页
        2.1.2 冷链物流的特点第19-20页
    2.2 冷链产品及其生命周期函数第20-23页
        2.2.1 离散型生命周期函数第21-22页
        2.2.2 连续型生命周期函数第22-23页
    2.3 选址路径相关理论第23-32页
        2.3.1 配送中心选址问题第23-26页
        2.3.2 车辆路径优化问题第26-29页
        2.3.3 冷链物流选址路径问题第29-32页
    2.4 客户价值和客户满意度相关理论第32-35页
        2.4.1 客户价值理论第32-33页
        2.4.2 客户满意度理论第33-35页
    2.5 本章小结第35-36页
第三章 考虑客户价值的冷链多目标LRP模型构建第36-55页
    3.1 不考虑客户价值的冷链LRPTW模型第36-41页
        3.1.1 模型假设第36页
        3.1.2 符号说明第36-37页
        3.1.3 模型第37-41页
    3.2 考虑客户价值的冷链多目标LRPTW模型第41-47页
        3.2.1 问题描述第41-42页
        3.2.2 模型假设第42页
        3.2.3 符号说明第42-43页
        3.2.4 模型第43-47页
    3.3 模型验证第47-54页
        3.3.1 模型验证数据简介第47-49页
        3.3.2 多目标模型求解第49页
        3.3.3 模型验证第49-54页
    3.4 本章小结第54-55页
第四章 考虑客户价值的冷链LRPTW问题的遗传算法设计第55-69页
    4.1 精确算法第55页
    4.2 启发式算法第55-58页
        4.2.1 传统启发式算法第56页
        4.2.2 现代启发式算法第56-58页
    4.3 遗传算法概述第58-61页
        4.3.1 遗传算法的基本步骤第59-60页
        4.3.2 遗传算法的控制参数第60-61页
    4.4 考虑客户价值的冷链LRPTW模型算法设计第61-68页
        4.4.1 染色体编码与解码第61-63页
        4.4.2 初始种群生成第63页
        4.4.3 适应度函数第63-64页
        4.4.4 选择(复制)算子和最佳个体保留第64-65页
        4.4.5 交叉算子第65-67页
        4.4.6 变异算子第67页
        4.4.7 算法终止条件第67-68页
    4.5 本章小结第68-69页
第五章 算例分析第69-80页
    5.1 算例介绍第69-70页
    5.2 算例实验结果第70-77页
        5.2.1 小规模算例计算结果第70-73页
        5.2.2 31 节点算例计算结果第73-75页
        5.2.3 50 节点算例计算结果第75-77页
    5.3 灵敏度分析第77-79页
        5.3.1 α的灵敏度分析第77-78页
        5.3.2 △p的灵敏度分析第78页
        5.3.3 [T_0,T]的灵敏度分析第78-79页
    5.4 本章小结第79-80页
结论与展望第80-82页
参考文献第82-86页
附录第86-92页
    附录1 31 节点和50节点算例相关数据第86-90页
    附录2 部分遗传算法matlab程序源代码第90-92页
攻读学位期间取得的研究成果第92-93页
致谢第93页

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