| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 问题的提出 | 第10-11页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 同城冷链配送相关理论研究综述 | 第12-18页 |
| 1.2.1 冷链物流国内外发展历程简述 | 第12-13页 |
| 1.2.2 带时间窗的车辆路径问题 | 第13-15页 |
| 1.2.3 国内外冷链物流配送优化研究 | 第15-18页 |
| 1.3 研究方法、主要研究内容和技术路线 | 第18-20页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第18页 |
| 1.3.2 主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第19-20页 |
| 1.4 小结 | 第20-21页 |
| 第2章 相关理论概念基础 | 第21-31页 |
| 2.1 冷链物流理论概述 | 第21-24页 |
| 2.1.1 冷链物流的基本概念 | 第21页 |
| 2.1.2 冷链物流的特点 | 第21-22页 |
| 2.1.3 冷链物流的适用对象 | 第22页 |
| 2.1.4 冷链物流的构成 | 第22-24页 |
| 2.2 车辆路径问题理论 | 第24-30页 |
| 2.2.1 车辆路径问题的定义及构成要素 | 第24页 |
| 2.2.2 车辆路径问题的分类 | 第24-26页 |
| 2.2.3 车辆路径问题的求解算法介绍 | 第26-30页 |
| 2.3 小结 | 第30-31页 |
| 第3章 复杂路况下的同城冷链物流配送路径优化模型 | 第31-38页 |
| 3.1 问题描述 | 第31页 |
| 3.2 假设前提与参数设置 | 第31-33页 |
| 3.2.1 假设前提 | 第31-32页 |
| 3.2.2 参数设置 | 第32-33页 |
| 3.3 模型成本分析 | 第33-36页 |
| 3.4 建立数学模型 | 第36-37页 |
| 3.5 小结 | 第37-38页 |
| 第4章 模型求解方法以及求解规则设计 | 第38-44页 |
| 4.1 遗传算法 | 第38-39页 |
| 4.1.1 遗传算法概述 | 第38-39页 |
| 4.1.2 遗传算法的一般操作及基本流程 | 第39页 |
| 4.2 遗传算法的改进设计 | 第39-43页 |
| 4.2.1 染色体编码 | 第40页 |
| 4.2.2 初始种群生成 | 第40-41页 |
| 4.2.3 交叉与变异算子 | 第41-42页 |
| 4.2.4 其余条件 | 第42-43页 |
| 4.3 小结 | 第43-44页 |
| 第5章 实证研究 | 第44-60页 |
| 5.1 实证数据准备 | 第44-50页 |
| 5.2 仿真求解及分析 | 第50-57页 |
| 5.2.1 正常路况的仿真求解 | 第51-54页 |
| 5.2.2 复杂路况的仿真求解 | 第54-57页 |
| 5.3 对比分析 | 第57-59页 |
| 5.3.1 原始配送方案 | 第57-58页 |
| 5.3.2 仿真优化结果对比分析 | 第58-59页 |
| 5.4 小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 总结 | 第60-61页 |
| 6.1.1 主要结论 | 第60-61页 |
| 6.1.2 存在的不足 | 第61页 |
| 6.2 后续研究展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录1：遗传算法部分核心代码 | 第67-81页 |
| 附录2：作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第81页 |