基于O2O的线下配送智能调度算法的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现况 | 第10-12页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要结构 | 第12-13页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关技术综述 | 第14-23页 |
| 2.1 技术综述 | 第14-18页 |
| 2.1.1 物流资源定义 | 第14-15页 |
| 2.1.2 车辆调度问题 | 第15-17页 |
| 2.1.3 订单分配 | 第17页 |
| 2.1.4 路径优化 | 第17-18页 |
| 2.2 订单分配算法 | 第18-19页 |
| 2.3 路径优化算法 | 第19-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 订单分配算法 | 第23-32页 |
| 3.1 前言 | 第23-24页 |
| 3.2 问题描述与建模 | 第24-26页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第24-25页 |
| 3.2.2 建立模型 | 第25-26页 |
| 3.3 确定各因素权重 | 第26-29页 |
| 3.4 模型验证与分析 | 第29-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于遗传算法的路径优化算法 | 第32-42页 |
| 4.1 前言 | 第32-34页 |
| 4.2 DVRP的描述与建模 | 第34-36页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第34页 |
| 4.2.2 建立模型 | 第34-36页 |
| 4.3 基于遗传算法的路径优化 | 第36-39页 |
| 4.3.1 遗传算法 | 第36页 |
| 4.3.2 遗传算法的设计 | 第36-39页 |
| 4.4 算法验证与分析 | 第39-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第五章 基于O2O的线下智能配送调度系统的实现 | 第42-53页 |
| 5.1 需求分析与数据库设计 | 第42-48页 |
| 5.1.1 需求分析 | 第42-43页 |
| 5.1.2 流程分析 | 第43-47页 |
| 5.1.3 数据库设计 | 第47-48页 |
| 5.2 系统实现 | 第48-49页 |
| 5.3 结果分析 | 第49-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第58-59页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
