基于收益与拥挤度改善的超市布局优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第9-11页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-11页 |
| ·国内外超市布局优化研究综述 | 第11-13页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·采取的研究方法和技术路线 | 第14-17页 |
| 第2章 布局对于超市收益的影响程度分析 | 第17-29页 |
| ·数据收集及处理 | 第17-20页 |
| ·顾客性别特征 | 第18页 |
| ·顾客年龄特征 | 第18-19页 |
| ·顾客受教育程度特征 | 第19页 |
| ·顾客购物频率特征 | 第19-20页 |
| ·超市收益因子分析 | 第20-21页 |
| ·因子分析结果分析 | 第21-26页 |
| ·KMO和球形Bartlett检验 | 第21-22页 |
| ·共因子提取 | 第22-24页 |
| ·共因子解释 | 第24-26页 |
| ·主要因素递进调查 | 第26-28页 |
| ·超市各布局销售情况调查 | 第28-29页 |
| 第3章 超市布局优化的数学模型 | 第29-42页 |
| ·超市布局基本原则 | 第29-30页 |
| ·问题描述 | 第30-31页 |
| ·数学模型 | 第31-39页 |
| ·模型参数 | 第33-34页 |
| ·目标函数 | 第34-39页 |
| ·约束条件 | 第39页 |
| ·模型优化方法选择 | 第39-42页 |
| ·传统多目标优化方法 | 第39-40页 |
| ·多目标智能优化算法 | 第40-41页 |
| ·对比分析 | 第41-42页 |
| 第4章 多目标遗传算法 | 第42-49页 |
| ·遗传算法 | 第42-43页 |
| ·多目标遗传算法 | 第43-44页 |
| ·非支配排序遗传算法Ⅱ | 第44-47页 |
| ·基本概念 | 第44-45页 |
| ·算法流程 | 第45-47页 |
| ·算法应用 | 第47-49页 |
| 第5章 实例分析：DS超市局部布局的优化 | 第49-68页 |
| ·案例背景概述 | 第49-51页 |
| ·DS超市概述 | 第49页 |
| ·DS超市卖场概述 | 第49-50页 |
| ·卖场现存问题描述 | 第50-51页 |
| ·基础数据准备 | 第51-54页 |
| ·客流量的统计 | 第51-53页 |
| ·超市畅行步速调查 | 第53-54页 |
| ·建立模型 | 第54-60页 |
| ·模型求解 | 第60-68页 |
| ·数据的输入 | 第61-63页 |
| ·数据的输出 | 第63-66页 |
| ·方案对比 | 第66-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-71页 |
| ·结论 | 第68-69页 |
| ·展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录1 超市购物顾客满意度调查问卷 | 第75-76页 |
| 附录2 顾客满意度问卷调查结果 | 第76-77页 |
| 附录3 顾客购物步行调查表与道路参数回归表 | 第77-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
