考虑实际路网可达性的电商最后一公里配送优化
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 论文选题的背景 | 第9-11页 |
| 1.1.1 最后一公里的含义 | 第9-10页 |
| 1.1.2 最后一公里配送现状 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.3 研究现状综述 | 第11-13页 |
| 1.4 论文研究内容及结构 | 第13-16页 |
| 第2章 电商配送模式概述 | 第16-23页 |
| 2.1 传统配送模式 | 第16-17页 |
| 2.2 自提点配送模式 | 第17-19页 |
| 2.3 自提柜配送模式 | 第19-20页 |
| 2.4 混合式自提配送模式 | 第20-23页 |
| 第3章 基于可达性分析的配送优化双层模型 | 第23-45页 |
| 3.1 问题解构 | 第24-26页 |
| 3.2 基于可达性分析的实际路网-图论建模 | 第26-38页 |
| 3.2.1 基于可达性的分解法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 十字路口图论模型 | 第27-30页 |
| 3.2.3 丁字路口图论模型 | 第30-32页 |
| 3.2.4 环形岛路口图论模型 | 第32-33页 |
| 3.2.5 基于路网的综合图论模型 | 第33-35页 |
| 3.2.6 不同情况下路口连接方式 | 第35-38页 |
| 3.3 车辆配送路径优化建模 | 第38-45页 |
| 3.3.1 模型假设 | 第38-39页 |
| 3.3.2 模型主体 | 第39-45页 |
| 第4章 算法设计 | 第45-53页 |
| 4.1 求解网络图模型的Dijkstra算法 | 第45-46页 |
| 4.2 GA+ACO混合优化算法 | 第46-53页 |
| 4.2.1 ACO的局限与改善 | 第46-47页 |
| 4.2.2 基于GA的初始信息素分配 | 第47-50页 |
| 4.2.3 基于优化信息素的ACO | 第50-53页 |
| 第5章 数值实验与结果分析 | 第53-63页 |
| 5.1 实验设计 | 第53-56页 |
| 5.1.1 基础数据选择 | 第53-55页 |
| 5.1.2 实验分析设计 | 第55-56页 |
| 5.2 结果分析 | 第56-63页 |
| 5.2.1 算法性能分析 | 第56-60页 |
| 5.2.2 配送成本分析 | 第60-63页 |
| 第6章 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
