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电商配送中心订单分批及拣选路径优化研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-21页
    1.1 研究背景第11-13页
        1.1.1 电商物流环境的变迁第11-12页
        1.1.2 电商物流的瓶颈第12-13页
    1.2 问题的定义第13页
    1.3 研究目的与意义第13-14页
    1.4 国内外研究现状第14-18页
        1.4.1 电商配送中心研究现状第14-15页
        1.4.2 订单分批研究现状第15-17页
        1.4.3 拣选路径优化研究现状第17-18页
        1.4.4 文献总结第18页
    1.5 研究内容与技术路线第18-19页
    1.6 本章小结第19-21页
第二章 相关理论研究第21-35页
    2.1 电商物流第21-22页
    2.2 配送中心第22-24页
        2.2.1 配送中心的概念第22页
        2.2.2 配送中心内的作业第22-24页
    2.3 拣选作业第24-26页
        2.3.1 拣选作业概述第24-25页
        2.3.2 拣选作业流程第25-26页
    2.4 订单分批第26-27页
        2.4.1 订单分批概述第26页
        2.4.2 订单分批策略第26-27页
    2.5 拣选路径优化第27-33页
        2.5.1 路径优化概述第27-28页
        2.5.2 拣选路径优化问题的分类第28-30页
        2.5.3 启发式拣选路径策略研究第30-33页
    2.6 本章小结第33-35页
第三章 订单分批问题研究第35-49页
    3.1 问题描述与分析第35-36页
    3.2 数学模型构建第36-37页
    3.3 系统聚类算法第37-39页
        3.3.1 系统聚类算法概述第37-38页
        3.3.2 系统聚类算法的分类第38-39页
    3.4 订单分批问题的系统聚类算法第39-42页
        3.4.1 问题描述第39页
        3.4.2 算法流程第39-40页
        3.4.3 算法实现第40-42页
    3.5 算例分析第42-47页
    3.6 本章小结第47-49页
第四章 拣选路径优化问题研究第49-73页
    4.1 问题描述与分析第49-50页
    4.2 数学模型构建第50-52页
    4.3 粒子群算法研究第52-55页
        4.3.1 粒子群算法概述第52-53页
        4.3.2 标准粒子群算法原理第53页
        4.3.3 标准粒子群算法流程第53-55页
    4.4 应用混合粒子群算法优化拣选路径第55-61页
        4.4.1 问题描述第55页
        4.4.2 算法流程第55-57页
        4.4.3 算法实现第57-58页
        4.4.4 算法结果第58-61页
    4.5 混合粒子群算法与启发式策略结合的设计优化拣选路径第61-66页
        4.5.1 启发式策略下的求解方案第62-64页
        4.5.2 混合粒子群算法与启发式策略结合的求解方案第64-66页
    4.6 算例分析第66-70页
    4.7 本章小结第70-73页
第五章 实证研究第73-79页
    5.1 概述第73-75页
    5.2 订单分批问题分析第75-77页
    5.3 拣选路径优化问题分析第77-78页
    5.4 本章小结第78-79页
第六章 结论与展望第79-81页
    6.1 研究结论第79-80页
    6.2 工作展望第80-81页
致谢第81-83页
参考文献第83-87页
附录A 攻读硕士学位期间主要学术成果第87-89页
附录B 本论文所采用的程序第89-98页

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