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废旧家电回收网络选址运输研究及GIS实现

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
目录第8-11页
图目录第11-13页
表目录第13-14页
第一章 绪论第14-22页
   ·问题的提出第14-15页
     ·环境保护和可持续发展的压力第14页
     ·论文研究的契机第14-15页
     ·废旧家电逆向物流研究问题的提出第15页
   ·国内外研究现状分析第15-19页
     ·逆向物流网络选址研究方法及研究现状第16-17页
     ·逆向物流车辆路径文献模型总结以及前沿问题第17-19页
   ·论文研究意义第19-20页
   ·论文研究内容第20-21页
   ·论文的创新点第21-22页
第二章 逆向物流相关概念及废旧家电回收现状分析第22-28页
   ·逆向物流相关概念第22-24页
     ·逆向物流定义与概述第22-23页
     ·逆向物流的特点第23页
     ·逆向物流的分类第23-24页
   ·国内外废旧电子电器回收现状分析第24-28页
     ·国内废旧家电概况第24-25页
     ·国内外电子电器回收体系概况第25-28页
       ·国内废旧电子电器回收处理体系分析第25-26页
       ·国外废旧电子电器回收处理体系分析第26-28页
第三章 论文相关理论第28-44页
   ·逆向物流网络第28-31页
     ·逆向物流网络概念第28页
     ·逆向物流网络的一般功能第28-29页
     ·逆向物流网络的特征第29-30页
     ·逆向物流网络的分类第30-31页
   ·逆向物流车辆路径问题第31-33页
     ·逆向物流车辆路径描述第31页
     ·逆向物流VRP分类第31-32页
     ·逆向物流VRP构成要素第32-33页
   ·多目标遗传算法基本理论第33-44页
     ·遗传算法第33-35页
       ·遗传算法概述第33-34页
       ·遗传算法主要操作第34-35页
       ·遗传算法一般流程第35页
     ·多目标优化第35-39页
       ·多目标优化描述及术语第35-37页
       ·多目标优化算法介绍第37-39页
     ·带精英策略的非支配排序的遗传算法(NSGAII)第39-44页
       ·快速非支配排序算法第39-40页
       ·拥挤度与拥挤度比较算子第40-41页
       ·NSGAII算法主要流程第41-44页
第四章 基于改进遗传算法的废旧家电网络选址第44-60页
   ·废旧家电网络选址模型第44-48页
     ·问题描述第44-46页
     ·模型参数第46-47页
     ·数学建模第47-48页
   ·基于改进遗传算法的废旧家电网络选址求解第48-53页
     ·算法流程第48-49页
     ·染色体编码第49页
     ·街道(居委会)指派规则第49页
     ·种群初始化第49-50页
     ·轮盘选择第50页
     ·交叉第50-51页
     ·变异第51-52页
     ·改进遗传算法实现第52-53页
   ·算例分析第53-60页
     ·算例描述第53-54页
     ·算例结果分析第54-55页
     ·原始遗传算法及自适应度遗传算法比较第55-56页
     ·灵敏度分析第56-57页
     ·算例代码流程图第57-60页
第五章 基于NSGAII的废旧家电车辆回收路径规划第60-68页
   ·废旧家电车辆路径问题(VRP)模型第60-62页
     ·问题描述第60页
     ·模型假设第60-61页
     ·模型参数第61页
     ·数学建模第61-62页
   ·基于NSGAII的废旧家电车辆回收路径规划求解第62-66页
     ·算法流程第62-63页
     ·染色体编码第63-64页
     ·种群初始化第64页
     ·锦标赛选择第64页
     ·交叉第64-65页
     ·变异第65页
     ·改进的拥挤度计算第65-66页
   ·算例分析第66-68页
     ·算例描述第66-67页
     ·算例代码流程图第67-68页
第六章 废旧家电地理信息系统的设计与实施第68-82页
   ·系统实现应用的主要技术第68-69页
     ·Google Map第68页
     ·Microsoft C#.net 2005第68-69页
     ·SQL Server 2005第69页
   ·系统功能模块第69-70页
   ·数据库字段说明第70-72页
   ·系统主要功能截图介绍第72-82页
第七章 总结与展望第82-84页
   ·总结第82页
   ·展望第82-84页
参考文献第84-88页
攻读学位期间发表的学术论文第88-90页
致谢第90页

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