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遗传算法在物流系统中的应用研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-13页
        1.2.1 国外研究现状第11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
        1.2.3 国内外研究现状综述第12-13页
    1.3 研究内容第13页
    1.4 研究的技术路线第13-15页
第二章 物流系统建模及常用算法概述第15-38页
    2.1 概述第15-18页
        2.1.1 物流系统建模的概念第15-16页
        2.1.2 物流系统建模的必要性论证第16页
        2.1.3 物流系统的组成研究第16-17页
        2.1.4 物流系统建模的方法第17-18页
    2.2 常用智能算法概述第18-28页
        2.2.1 蚁群算法第18-20页
        2.2.2 遗传算法第20-23页
        2.2.3 神经网络算法第23-26页
        2.2.4 模拟退火算法第26-28页
    2.3 不同智能算法的比较第28-31页
        2.3.1 蚁群算法与进化算法比较第28-29页
        2.3.2 蚁群算法与模拟退火算法比较第29-30页
        2.3.3 蚁群算法与神经网络算法比较第30页
        2.3.4 常用智能算法的优缺点对比第30-31页
        2.3.5 常用智能算法的应用领域第31页
    2.4 物流领域其他算法简介第31-37页
        2.4.1 配送路径优化问题算法第31-34页
        2.4.2 配送中心选址问题算法第34-36页
        2.4.3 运输问题算法第36-37页
    2.5 本章小结第37-38页
第三章 遗传算法第38-50页
    3.1 遗传算法的发展背景第38-39页
    3.2 遗传算法的基本概念及模型第39-45页
        3.2.1 遗传算法的基本概念第39-44页
        3.2.2 遗传算法的基本模型第44-45页
    3.3 遗传算法的基本要素与算法流程第45-46页
    3.4 遗传算法与神经网络算法的联合应用第46-48页
        3.4.1 概述第46页
        3.4.2 算法流程第46-47页
        3.4.3 程序实现第47-48页
    3.5 遗传算法的未来研究热点及展望第48-49页
    3.6 本章小结第49-50页
第四章 遗传算法在物流系统中的应用第50-63页
    4.1 遗传算法应用领域概述第50-52页
    4.2 遗传算法在物流配送中心选址问题中的应用第52-56页
        4.2.1 物流配送中心选址问题概述第52页
        4.2.2 基于遗传算法的物流配送中心选址模型的建立第52-55页
        4.2.3 基于遗传算法的配送中心地址的选择第55-56页
    4.3 遗传算法在物流路径配送优化问题中的应用第56-60页
        4.3.1 物流配送路径优化问题的数学模型的建立第56-58页
        4.3.2 遗传算法在物流配送路径优化问题中的应用第58-60页
    4.4 遗传算法在运输问题中的应用第60-62页
        4.4.1 运输问题数学模型的建立第60页
        4.4.2 遗传算法在运输问题中的应用第60-62页
    4.5 本章小结第62-63页
第五章 实例分析第63-68页
    5.1 配送中心选址问题第63-65页
        5.1.1 求解结果第63-64页
        5.1.2 结论分析第64-65页
    5.2 配送路径优化问题第65-66页
        5.2.1 求解结果第65-66页
        5.2.2 结论分析第66页
    5.3 运输问题第66-67页
        5.3.1 求解结果第66-67页
        5.3.2 结论分析第67页
    5.4 本章小结第67-68页
第六章 结论与展望第68-69页
    6.1 论文研究结论第68页
    6.2 进一步研究展望第68-69页
致谢第69-70页
参考文献第70-72页
在学期间发表的论著及取得的科研成果第72页

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