应急物流车辆路径优化模型及应用研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 应急物流研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 应急物流车辆路径问题研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文研究的主要内容和技术路线 | 第16-19页 |
| 2 基础理论研究 | 第19-29页 |
| 2.1 应急物流概述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 应急物流的定义 | 第19页 |
| 2.1.2 应急物流的特点 | 第19-21页 |
| 2.2 车辆路径问题 | 第21-28页 |
| 2.2.1 车辆路径问题的定义 | 第21页 |
| 2.2.2 车辆路径问题的模型分类 | 第21-22页 |
| 2.2.3 车辆路径问题的优化目标 | 第22-23页 |
| 2.2.4 车辆路径问题的求解算法 | 第23-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 应急物流车辆路径问题模型构建 | 第29-37页 |
| 3.1 应急物流车辆路径问题模型分析 | 第29-31页 |
| 3.2 应急物流车辆路径问题模型建立 | 第31-36页 |
| 3.2.1 模型构建背景 | 第31-32页 |
| 3.2.2 模型假设 | 第32页 |
| 3.2.3 模型建立 | 第32-35页 |
| 3.2.4 应急物流VRP问题模型 | 第35-36页 |
| 3.3 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 求解应急物流车辆路径问题的遗传算法设计 | 第37-51页 |
| 4.1 遗传算法的一般原理 | 第37-44页 |
| 4.1.1 遗传算法的基本思想与概念 | 第37-42页 |
| 4.1.2 遗传算法的基本流程 | 第42-43页 |
| 4.1.3 自适应遗传算法 | 第43-44页 |
| 4.2 模型求解遗传算法设计 | 第44-49页 |
| 4.2.1 初始解构造 | 第44-45页 |
| 4.2.2 适应度函数构造 | 第45-46页 |
| 4.2.3 算子处理 | 第46-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-51页 |
| 5 算例分析 | 第51-69页 |
| 5.1 算例背景 | 第51-53页 |
| 5.1.1 基础数据 | 第51-53页 |
| 5.1.2 参数设定 | 第53页 |
| 5.2 分析过程 | 第53-61页 |
| 5.2.1 种群规模的对求解结果的影响分析 | 第53-54页 |
| 5.2.2 最优运输计划 | 第54-61页 |
| 5.3 道路阻塞情况下问题求解 | 第61-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-69页 |
| 6 总结及展望 | 第69-71页 |
| 6.1 全文总结 | 第69页 |
| 6.2 展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录A | 第75-85页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第85-89页 |
| 学位论文数据集 | 第89页 |
