绿色物流下物流配送路径优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外相关研究综述 | 第11-13页 |
| 1.4 本文研究方法 | 第13-14页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第14页 |
| 1.6 本文组织结构 | 第14-17页 |
| 2 物流配送路径优化基础理论 | 第17-25页 |
| 2.1 绿色物流及实现途径 | 第17-18页 |
| 2.1.1 绿色物流 | 第17-18页 |
| 2.1.2 绿色物流实现途径 | 第18页 |
| 2.2 物流配送路径优化问题 | 第18-20页 |
| 2.3 遗传算法 | 第20-23页 |
| 2.3.1 遗传算法原理 | 第20页 |
| 2.3.2 遗传算法计算过程 | 第20-22页 |
| 2.3.3 遗传算法优化方法 | 第22-23页 |
| 2.4 小生境技术 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 物流配送路径优化数学模型 | 第25-33页 |
| 3.1 带取送货物流配送路径优化数学模型 | 第25-27页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第25-26页 |
| 3.1.2 数学模型 | 第26-27页 |
| 3.2 协同配送物流配送路径优化数学模型 | 第27-31页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第27-28页 |
| 3.2.2 数学模型 | 第28-29页 |
| 3.2.3 协同配送企业或站点的配送范围调整方法 | 第29-31页 |
| 3.3 本章小结 | 第31-33页 |
| 4 改进的排挤小生境遗传算法设计、实现与算例分析 | 第33-54页 |
| 4.1 改进的排挤小生境遗传算法设计 | 第33-35页 |
| 4.1.1 编码设计 | 第33页 |
| 4.1.2 初始化群体 | 第33-34页 |
| 4.1.3 生成下一代操作 | 第34页 |
| 4.1.4 变异操作 | 第34-35页 |
| 4.1.5 终止准则 | 第35页 |
| 4.1.6 适应度函数 | 第35页 |
| 4.2 排挤小生境技术优化方案 | 第35-37页 |
| 4.2.1 相似度概念的提出 | 第35-36页 |
| 4.2.2 临时分组 | 第36-37页 |
| 4.3 改进的排挤小生境遗传算法计算流程 | 第37-38页 |
| 4.4 改进的排挤小生境遗传算法实现 | 第38-43页 |
| 4.4.1 初始化函数 | 第39页 |
| 4.4.2 生成下一代函数 | 第39-43页 |
| 4.4.3 变异函数 | 第43页 |
| 4.5 实验 | 第43-46页 |
| 4.5.1 实验过程 | 第43-46页 |
| 4.5.2 实验总结 | 第46页 |
| 4.6 算例分析 | 第46-52页 |
| 4.6.1 单纯送货物流配送模型算例分析 | 第46-48页 |
| 4.6.2 带取送货物流配送路径优化算例分析 | 第48-49页 |
| 4.6.3 协同配送算例分析 | 第49-52页 |
| 4.7 本章小结 | 第52-54页 |
| 5 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 论文总结 | 第54页 |
| 5.2 未来研究工作展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第59-60页 |
