电子商务供应链物流系统中闭环选址—库存模型与算法
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第13-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的研究内容和创新 | 第15-19页 |
| 1.3.1 本文的研究内容 | 第15-17页 |
| 1.3.2 本文的创新之处 | 第17-19页 |
| 2 算法设计基本理论 | 第19-23页 |
| 2.1 禁忌搜索算法 | 第19-20页 |
| 2.1.1 算法起源及其基本思想 | 第19页 |
| 2.1.2 算法的基本构成 | 第19页 |
| 2.1.3 算法的优缺点 | 第19-20页 |
| 2.2 拉格朗日松弛算法 | 第20-21页 |
| 2.2.1 基本原理 | 第20页 |
| 2.2.2 算法的一般求解过程 | 第20页 |
| 2.2.3 拉格朗日松弛算法的优缺点 | 第20-21页 |
| 2.3 蚁群算法 | 第21-23页 |
| 2.3.1 蚁群算法发展及其基本原理 | 第21-22页 |
| 2.3.2 蚁群算法基本流程 | 第22页 |
| 2.3.3 蚁群算法的优缺点 | 第22-23页 |
| 3 无质量缺陷退货的LIP模型及求解算法 | 第23-35页 |
| 3.1 无质量缺陷退货的LIP问题 | 第23-24页 |
| 3.2 无质量缺陷退货的LIP数学模型 | 第24-27页 |
| 3.2.1 模型假设 | 第24-25页 |
| 3.2.2 符号定义 | 第25页 |
| 3.2.3 模型公式 | 第25-27页 |
| 3.3 改进禁忌搜索算法 | 第27-29页 |
| 3.3.1 禁忌搜索算法的相关运算操作 | 第27页 |
| 3.3.2 改进禁忌搜索算法的改进操作 | 第27-28页 |
| 3.3.3 算法流程 | 第28-29页 |
| 3.4 算法分析 | 第29-34页 |
| 3.4.1 算例演算 | 第29-31页 |
| 3.4.2 回流率对结果的影响 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 混合质量缺陷退货的LIP模型及求解算法 | 第35-49页 |
| 4.1 混合质量缺陷退货的LIP问题 | 第35-36页 |
| 4.2 混合质量缺陷退货的LIP数学模型 | 第36-39页 |
| 4.2.1 假设条件 | 第36-37页 |
| 4.2.2 符号定义 | 第37页 |
| 4.2.3 模型公式 | 第37-39页 |
| 4.3 求解模型的启发式算法 | 第39-43页 |
| 4.3.1 变换目标函数 | 第39页 |
| 4.3.2 求解最优订货量和最优订货次数 | 第39-40页 |
| 4.3.3 寻找下界值 | 第40-41页 |
| 4.3.4 寻求上界 | 第41页 |
| 4.3.5 蚁群聚类优化 | 第41-42页 |
| 4.3.6 算法步骤 | 第42-43页 |
| 4.4 算法分析 | 第43-47页 |
| 4.4.1 实例演算 | 第43-46页 |
| 4.4.2 算例比较 | 第46-47页 |
| 4.5 本章小结 | 第47-49页 |
| 5 总结与展望 | 第49-51页 |
| 5.1 全文总结 | 第49-50页 |
| 5.2 研究展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-56页 |
| 硕士研究生期间发表的论文 | 第56-57页 |
| 硕士研究生期间参与的项目 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
