| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 商品混凝土行业现状 | 第11-13页 |
| 1.2 课题提出的背景情况 | 第13-14页 |
| 1.3 课题的分析 | 第14-16页 |
| 1.4 预拌混凝土配送现状 | 第16-17页 |
| 1.5 课题目标 | 第17-18页 |
| 1.6 研究内容和拟解决的关键问题 | 第18-19页 |
| 1.7 研究方法和设计方案 | 第19-20页 |
| 1.8 小结 | 第20-21页 |
| 第二章 混凝土搅拌车GPS 卫星定位导航系统 | 第21-31页 |
| 2.1 VMS 在混凝土行业中应用的必要性 | 第21-22页 |
| 2.2 GPS 系统架设 | 第22-24页 |
| 2.3 系统功能描述 | 第24-26页 |
| 2.3.1 信息管理系统 | 第24-25页 |
| 2.3.2 监控系统 | 第25-26页 |
| 2.4 系统特点 | 第26-27页 |
| 2.5 软件系统功能概述 | 第27页 |
| 2.5.1 监控管理主程序功能 | 第27页 |
| 2.5.2 通讯管理程序 | 第27页 |
| 2.5.3 电子地图 | 第27页 |
| 2.6 车载单元 | 第27-28页 |
| 2.7 系统建立成本分析 | 第28-29页 |
| 2.7.1 可行性分析 | 第28-29页 |
| 2.7.2 经济分析 | 第29页 |
| 2.8 小结 | 第29-31页 |
| 第三章 有时间窗混凝土车辆调度 | 第31-39页 |
| 3.1 模型构建 | 第31-33页 |
| 3.1.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.1.2 问题分析 | 第32-33页 |
| 3.2 带时间窗的混凝土车辆调度问题(RMC-VSPTW)的数学描述 | 第33-38页 |
| 3.2.1 模型假设条件 | 第33页 |
| 3.2.2 数学建模 | 第33-38页 |
| 3.3 小结 | 第38-39页 |
| 第四章 运用改进遗传算法求解静态调度 | 第39-52页 |
| 4.1 遗传算法的基本概念 | 第39-41页 |
| 4.2 遗传算法的应用 | 第41-43页 |
| 4.3 遗传算法的展望 | 第43-44页 |
| 4.4 遗传算法在物流系统优化的应用研究方面 | 第44页 |
| 4.5 基本遗传算法的改进 | 第44-45页 |
| 4.6 算法设计 | 第45-49页 |
| 4.6.1 改进型遗传算法的算法思想 | 第45-46页 |
| 4.6.2 系统的设计方案 | 第46-49页 |
| 4.7 算法的改进机制 | 第49-52页 |
| 4.7.1 精英种群 | 第49-50页 |
| 4.7.2 基于精英群体的二次遗传 | 第50页 |
| 4.7.3 自适应算法 | 第50-51页 |
| 4.7.4 遗传算子改进：交叉和变异 | 第51页 |
| 4.7.5 混合遗传算法：爬山法 | 第51-52页 |
| 第五章 带有时间窗混凝土车辆动态调度及实例 | 第52-65页 |
| 5.1 带有时间窗混凝土车辆动态调度 | 第52-58页 |
| 5.2 案例求解 | 第58-63页 |
| 5.3 小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 符号说明表 | 第71-72页 |
| 攻读学位期间被录用的论文 | 第72页 |