| 摘要 | 第2-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 考虑共同配送车辆路径问题研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 考虑多目标优化的多车场车辆路径问题研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 | 第15页 |
| 1.3 本文研究内容及结构框架 | 第15-18页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 论文结构框架 | 第16-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 相关理论研究 | 第19-35页 |
| 2.1 共同配送相关研究 | 第19-23页 |
| 2.1.1 共同配送的资源整合 | 第19-22页 |
| 2.1.2 共同配送的配送策略研究 | 第22-23页 |
| 2.2 车辆路径问题相关理论 | 第23-25页 |
| 2.3 碳排放计算相关理论 | 第25-31页 |
| 2.3.1 碳排放测算模型 | 第26-29页 |
| 2.3.2 碳排放计算方法 | 第29-31页 |
| 2.4 粒子群算法相关理论 | 第31-34页 |
| 2.4.1 粒子群算法基本原理 | 第31-32页 |
| 2.4.2 多目标粒子群算法步骤 | 第32-33页 |
| 2.4.3 多目标粒子群算法与其他算法比较 | 第33-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 多目标多车场开放式车辆路径问题模型建立 | 第35-41页 |
| 3.1 问题描述与假设 | 第35-36页 |
| 3.2 符号说明 | 第36-37页 |
| 3.3 问题分析 | 第37页 |
| 3.4 约束条件分析 | 第37-38页 |
| 3.5 模型建立 | 第38-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于改进粒子群算法的算法设计 | 第41-53页 |
| 4.1 多目标粒子群算法的主要算子 | 第41-44页 |
| 4.2 基础多目标粒子群算法 | 第44-45页 |
| 4.3 算法改进思路 | 第45-49页 |
| 4.4 算法求解步骤 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 实证分析 | 第53-69页 |
| 5.1 企业背景及问题 | 第53-54页 |
| 5.2 数据采集与处理 | 第54-59页 |
| 5.2.1 路网数据 | 第54-56页 |
| 5.2.2 速度数据 | 第56-59页 |
| 5.3 算法收敛性分析 | 第59-62页 |
| 5.4 算法结果分析 | 第62-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 6.1 工作总结 | 第69-70页 |
| 6.2 研究展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |