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大规模网点物流路径规划系统的研究与应用

摘要第1-4页
Abstract第4-6页
目录第6-8页
第1章 绪论第8-15页
   ·研究背景与意义第8-9页
   ·物流路径规划系统第9-10页
     ·车辆路径规划第9-10页
     ·装箱优化第10页
   ·国内外的研究现状第10-12页
     ·国外研究现状第10-11页
     ·国内研究现状第11-12页
   ·课题来源第12-13页
   ·论文贡献及论文结构介绍第13-14页
   ·本章小结第14-15页
第2章 SW 公司物流路径规划现状分析第15-35页
   ·物流业发展现状及目前存在的问题第15-16页
     ·物流业发展现状第15-16页
     ·物流业目前存在的问题第16页
   ·求解物流路径规划的相关算法描述第16-20页
     ·车辆路径规划算法第18-19页
     ·装箱优化算法第19-20页
   ·物流平台系统描述第20-25页
     ·物流平台算法流程介绍第21-22页
     ·物流平台接口数据介绍第22-25页
   ·SW 公司物流路径规划系统功能需求描述第25-29页
     ·单车多路径模型功能描述第26-27页
     ·多车多路径模型功能描述第27-28页
     ·混合路径模型功能描述第28-29页
   ·物流平台用例图及用例说明第29-34页
     ·配送车辆管理第29-30页
     ·网点信息维护第30-31页
     ·配送参数设置第31-32页
     ·配送任务优化第32-34页
   ·本章小结第34-35页
第3章 物流路径规划问题模型第35-50页
   ·单车多路径模型描述第35-37页
     ·系统模型描述第35-36页
     ·问题建模第36-37页
   ·多车多路径模型描述第37-40页
     ·系统模型描述第37-38页
     ·问题建模第38-40页
   ·混合路径模型描述第40-43页
     ·系统模型描述第40-41页
     ·问题建模第41-43页
   ·求解物流路径规划问题的改进蚁群遗传融合算法第43-48页
     ·求解算法的描述第43-46页
     ·求解算法的具体实现第46-48页
     ·求解算法的复杂度分析第48页
   ·本章小结第48-50页
第4章 实验结果分析与算法性能对比第50-64页
   ·实验环境设置第50页
   ·实验结果分析第50-58页
     ·单车多路径模型的优化结果第51-53页
     ·多车多路径模型的优化结果第53页
     ·混合路径模型的优化结果第53-55页
     ·多时间窗和线路模板对算法最短路径优化的影响第55-56页
     ·算法的收敛性分析第56-58页
   ·算法性能对比第58-63页
     ·蚁群算法求解的性能分析第59-60页
     ·改进前的算法性能分析第60-61页
     ·改进后的算法性能分析第61-62页
     ·改进前后的算法性能对比第62-63页
   ·本章小结第63-64页
第5章 总结与展望第64-66页
   ·总结第64页
   ·展望第64-66页
致谢第66-67页
参考文献第67-71页
附录 A 多车多路径优化结果第71-74页
附录 B 混合路径优化结果第74-81页
攻读硕士学位期间的主要研究成果第81页

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