| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·概述 | 第8-12页 |
| ·OKP生产模式的实质和研究热点 | 第8-10页 |
| ·蚁群算法的特点及研究热点 | 第10-11页 |
| ·OKP供应链中存在的企业物流调度问题及其解决方法 | 第11-12页 |
| ·本论文研究的主要内容和意义 | 第12-13页 |
| ·本论文的创新点、研究方法及论文结构 | 第13-15页 |
| 2 OKP生产模式基础理论 | 第15-20页 |
| ·OKP生产模式的产生 | 第15-17页 |
| ·制造企业生产模式的分类 | 第15-17页 |
| ·OKP生产模式的产生 | 第17页 |
| ·OKP的实质和特点 | 第17-19页 |
| ·OKP企业的物流特征 | 第19-20页 |
| 3 OKP企业物流调度问题 | 第20-31页 |
| ·优化问题概论 | 第20-22页 |
| ·概述 | 第20-21页 |
| ·优化问题的分类及求解 | 第21-22页 |
| ·供应链物流调度问题 | 第22-28页 |
| ·问题描述 | 第22-23页 |
| ·物流调度问题的解决方法 | 第23-28页 |
| ·OKP企业物流调度问题 | 第28-31页 |
| ·问题描述 | 第28-29页 |
| ·OKP企业物流调度问题的数学模型 | 第29-31页 |
| 4 基本蚁群算法及其在 OKP企业物流调度中的应用 | 第31-46页 |
| ·基本蚁群算法概述 | 第31-34页 |
| ·算法原理 | 第31-32页 |
| ·算法基本流程(以求解n个城市的TSP旅行商问题为例) | 第32-34页 |
| ·基本蚁群算法的研究现状 | 第34-37页 |
| ·算法的研究进展 | 第34-35页 |
| ·算法的应用领域 | 第35-37页 |
| ·基本蚁群算法在OKP物流调度中的应用 | 第37-38页 |
| ·算法实现 | 第37-38页 |
| ·算法执行步骤 | 第38页 |
| ·仿真实验 | 第38-46页 |
| ·算例仿真 | 第38-45页 |
| ·结果分析 | 第45-46页 |
| 5 蚁群优化算法在 OKP企业物流调度中的应用 | 第46-60页 |
| ·蚁群算法的参数改进研究 | 第46-50页 |
| ·参数对蚁群算法性能影响分析 | 第46-50页 |
| ·算法参数改进 | 第50页 |
| ·蚁群优化算法在OKP物流调度中的应用 | 第50-52页 |
| ·算法实现 | 第50-52页 |
| ·算法执行步骤 | 第52页 |
| ·仿真实验 | 第52-60页 |
| ·算例仿真 | 第52-58页 |
| ·结果分析 | 第58-60页 |
| 6 自适应蚁群算法在 OKP企业物流调度中的应用 | 第60-74页 |
| ·蚁群算法的自适应改进研究 | 第60-63页 |
| ·算法特点及改进思路 | 第60-61页 |
| ·算法自适应改进 | 第61-63页 |
| ·自适应蚁群算法在OKP物流调度中的应用 | 第63-66页 |
| ·算法描述 | 第63-66页 |
| ·算法的执行步骤 | 第66页 |
| ·仿真实验 | 第66-74页 |
| ·算例仿真 | 第66-72页 |
| ·结果分析 | 第72-74页 |
| 7 总结和展望 | 第74-76页 |
| ·总结 | 第74页 |
| ·展望 | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
