| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第14-37页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-34页 |
| 1.2.1 VRP研究现状 | 第18-28页 |
| 1.2.2 MDVRP研究现状 | 第28-31页 |
| 1.2.3 GVRP研究现状 | 第31-33页 |
| 1.2.4 研究现状分析 | 第33-34页 |
| 1.3 研究内容 | 第34-35页 |
| 1.4 研究方法及技术路线 | 第35-37页 |
| 第2章 共同配送及车辆能耗相关理论研究 | 第37-47页 |
| 2.1 共同配送研究 | 第37-42页 |
| 2.1.1 共同配送定义 | 第38-39页 |
| 2.1.2 共同配送相关研究 | 第39-42页 |
| 2.2 车辆能耗研究 | 第42-46页 |
| 2.2.1 车辆环境影响分析 | 第42-43页 |
| 2.2.2 车辆能耗理论研究 | 第43-46页 |
| 2.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 共同配送资源整合及策略研究 | 第47-63页 |
| 3.1 共同配送合作模式研究 | 第47-55页 |
| 3.1.1 横向合作模式 | 第49-52页 |
| 3.1.2 纵向合作模式 | 第52-55页 |
| 3.2 共同配送资源整合研究 | 第55-57页 |
| 3.3 共同配送策略研究 | 第57-62页 |
| 3.4 本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 客户分组条件下的资源共享车辆路径优化研究 | 第63-77页 |
| 4.1 模型构建 | 第63-65页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第63-64页 |
| 4.1.2 模型建立 | 第64-65页 |
| 4.2 算法设计 | 第65-74页 |
| 4.2.1 遗传算法概述 | 第65-68页 |
| 4.2.2 遗传算法改进方法 | 第68-69页 |
| 4.2.3 客户群数量变异设计 | 第69页 |
| 4.2.4 算法流程设计 | 第69-74页 |
| 4.3 算例分析 | 第74-76页 |
| 4.3.1 传统算法与改良算法比较分析 | 第74-75页 |
| 4.3.2 改良算法种群规模影响分析 | 第75-76页 |
| 4.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第5章 车场开放条件下的资源共享车辆路径优化研究 | 第77-86页 |
| 5.1 模型构建 | 第77-78页 |
| 5.1.1 问题描述 | 第77页 |
| 5.1.2 模型建立 | 第77-78页 |
| 5.2 算法设计 | 第78-83页 |
| 5.2.1 粒子群算法概述 | 第78-81页 |
| 5.2.2 粒子群算法的优点 | 第81-83页 |
| 5.2.3 粒子更新设计 | 第83页 |
| 5.2.4 算法流程设计 | 第83页 |
| 5.3 算例分析 | 第83-85页 |
| 5.3.1 传统算法运行结果分析 | 第84页 |
| 5.3.2 改良算法运行结果分析 | 第84-85页 |
| 5.4 本章小结 | 第85-86页 |
| 第6章 配送车辆能耗研究 | 第86-97页 |
| 6.1 不同配送距离下的车辆能耗模型构建及仿真研究 | 第86-92页 |
| 6.1.1 问题分析 | 第86-87页 |
| 6.1.2 模型建立 | 第87-88页 |
| 6.1.3 模型仿真 | 第88-92页 |
| 6.2 不同配送时间下的车辆能耗模型构建及仿真研究 | 第92-94页 |
| 6.2.1 问题分析 | 第92-93页 |
| 6.2.2 模型建立 | 第93页 |
| 6.2.3 模型仿真 | 第93-94页 |
| 6.3 不同配送速度下的车辆能耗模型构建及仿真研究 | 第94-96页 |
| 6.4 本章小结 | 第96-97页 |
| 结论与展望 | 第97-99页 |
| 致谢 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-117页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及科研情况 | 第117-118页 |
