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城市物流车辆配送路径优化研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
第一章 绪论第9-21页
   ·研究背景第9-12页
   ·研究目的及意义第12-13页
     ·研究目的第12-13页
     ·研究意义第13页
   ·国内外研究概况第13-19页
     ·国外研究概述第13-16页
     ·国内研究概述第16-18页
     ·研究现状综述第18-19页
   ·研究内容与思路第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第二章 车辆路径优化问题及城市配送系统研究第21-39页
   ·车辆路径优化问题第21-32页
     ·车辆路径问题第21-24页
       ·车辆路径问题概述第21-23页
       ·车辆路径问题分类第23-24页
     ·车辆路径问题算法研究第24-32页
       ·求解VRP问题的精确算法第25-26页
       ·求解VRP问题的启发式算法第26-29页
       ·人工蜂群算法第29-32页
   ·城市物流配送系统研究第32-38页
     ·城市物流第32页
     ·城市物流配送系统第32-36页
       ·城市配送系统第32-33页
       ·城市配送系统功能第33-35页
       ·城市配送系统特征第35-36页
     ·推动城市物流配送系统形成的关键因素第36-38页
       ·市场需求第36-37页
       ·政策导向第37页
       ·配送集约化发展第37-38页
       ·现代配送理论及技术第38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 TDVRPTW问题模型研究第39-45页
   ·时变条件下的网络特点第39页
   ·TDVRPTW问题模型的建立第39-44页
     ·TDVRPTW问题概述第39-40页
     ·TDVRPTW模型假设第40页
     ·配送车辆的时变函数第40-41页
     ·TDVRPTW模型建立第41-44页
   ·本章小结第44-45页
第四章 基于模糊聚类-ABC算法的城市物流配送路径优化第45-67页
   ·客户点模糊聚类分析第45-56页
     ·模糊聚类法概述第45-46页
     ·车辆路径问题聚类分析方法第46-49页
     ·指标选取与设置第49-51页
     ·最佳阈值 λ 的确定第51页
     ·算例仿真第51-56页
   ·改进的ABC算法在TDVRPTW问题中的设计第56-65页
     ·参数初始化第56-57页
     ·适应度评估方法第57页
     ·改进的状态转移概率第57-58页
     ·改进的信息素更新规则第58-60页
     ·人工蜂群算法具体步骤第60-61页
     ·算例仿真第61-65页
   ·本章小结第65-67页
第五章 重庆市天友乳业配送路径优化分析第67-75页
   ·重庆市天友乳业介绍第67-68页
   ·重庆市天友乳业配送存在的问题及建议第68-69页
   ·具体路线优化第69-74页
     ·客户模糊聚类分析第69-71页
     ·基于ABC算法的路径优化第71-74页
   ·本章小结第74-75页
第六章 研究结论与展望第75-77页
   ·研究结论第75页
   ·未来展望第75-77页
致谢第77-78页
参考文献第78-83页
在学期间发表的论文及取得的成果第83页

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