| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 1 引言 | 第11-22页 |
| 1.1 选题背景 | 第11-18页 |
| 1.1.1 农资行业及农资企业发展现状 | 第11-14页 |
| 1.1.2 农资流通供应链特点 | 第14-15页 |
| 1.1.3 农资流通供应链竞争趋势 | 第15-17页 |
| 1.1.4 农资流通供应链存在的主要问题 | 第17-18页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第18-19页 |
| 1.3 研究思路及内容框架 | 第19-22页 |
| 2 理论综述 | 第22-33页 |
| 2.1 供应链协同理论概述 | 第22-23页 |
| 2.2 农资流通供应链研究现状 | 第23-25页 |
| 2.2.1 农资流通市场建设及供求研究现状 | 第23-24页 |
| 2.2.2 农资连锁经营及竞争力方面的研究现状 | 第24页 |
| 2.2.3 农资物流及供应链管理研究现状 | 第24-25页 |
| 2.3 供应链协同层次划分及研究现状 | 第25-33页 |
| 2.3.1 供应链战略层协同理论及方法的研究现状 | 第25-27页 |
| 2.3.2 供应链策略层协同理论及方法研究现状 | 第27-31页 |
| 2.3.3 供应链技术层协同研究现状 | 第31-33页 |
| 3 基于结构方程模型的农资流通供应链协同影响因素研究 | 第33-55页 |
| 3.1 关键影响因素关系假设与调查问卷设计 | 第33-38页 |
| 3.1.1 农资流通供应链协同影响因素分析 | 第34-36页 |
| 3.1.2 影响因素关系模型及关系假设 | 第36-37页 |
| 3.1.3 影响因素问卷设计与预试问卷分析 | 第37-38页 |
| 3.2 问卷的相关统计分析 | 第38-45页 |
| 3.2.1 问卷描述性统计分析 | 第40-41页 |
| 3.2.2 信度分析 | 第41-43页 |
| 3.2.3 效度分析 | 第43-45页 |
| 3.3 结构方程模型的建立与假设检验 | 第45-52页 |
| 3.3.1 结构方程模型的构建 | 第45-47页 |
| 3.3.2 模型分析 | 第47-50页 |
| 3.3.3 模型修正及假设检验 | 第50-52页 |
| 3.4 农资流通供应链协同影响因素验证结果分析 | 第52-53页 |
| 3.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 4 农资流通供应链协同预测方法研究 | 第55-80页 |
| 4.1 农资流通供应链协同预测体系框架 | 第55-57页 |
| 4.2 基于二重时间序列分解组合的销售预测模型 | 第57-69页 |
| 4.2.1 销售预测模型的建立及因素分解 | 第58-59页 |
| 4.2.2 基于GM(1,1)的长期趋势变动预测 | 第59-61页 |
| 4.2.3 基于BP神经网络与ARMA的周期性组合预测 | 第61-66页 |
| 4.2.4 模型应用及结果分析 | 第66-69页 |
| 4.3 基于CPFR的农资流通供应链协同预测模型 | 第69-78页 |
| 4.3.1 基于CPFR的协同预测工作流程 | 第69-70页 |
| 4.3.2 农资流通供应链订单预测协同模型 | 第70-75页 |
| 4.3.3 模型求解的遗传算法 | 第75-77页 |
| 4.3.4 模型应用及协同预测效果分析 | 第77-78页 |
| 4.4 本章小结 | 第78-80页 |
| 5 农资流通供应链分销及库存协同方法研究 | 第80-98页 |
| 5.1 二级分销及库存协同模型 | 第80-87页 |
| 5.1.1 供应链分销及库存协同的评价重点 | 第81-82页 |
| 5.1.2 问题描述及符号说明 | 第82-83页 |
| 5.1.3 分销及库存协同模型的建立 | 第83-87页 |
| 5.2 混合多目标优化问题的遗传算法 | 第87-91页 |
| 5.2.1 多目标模型优化算法分析 | 第87-88页 |
| 5.2.2 混合多目标模型优化的遗传算法流程 | 第88-90页 |
| 5.2.3 分销及库存协同模型优化的改进遗传算法关键步骤 | 第90-91页 |
| 5.3 实证研究及结果分析 | 第91-97页 |
| 5.3.1 模型有效性分析 | 第92-93页 |
| 5.3.2 算法参数分析 | 第93-94页 |
| 5.3.3 模型参数敏感性分析 | 第94-97页 |
| 5.4 本章小结 | 第97-98页 |
| 6 农资流通供应链配送协同方法研究 | 第98-114页 |
| 6.1 农资流通供应链配送协同模型 | 第98-103页 |
| 6.1.1 时间窗与惩罚函数的界定 | 第98-100页 |
| 6.1.2 基于模糊预约时间的客户满意度 | 第100-101页 |
| 6.1.3 VRPSTW模型的构建 | 第101-103页 |
| 6.2 基于模拟退火遗传算法的模型优化 | 第103-107页 |
| 6.2.1 VRP问题的算法分析 | 第104-105页 |
| 6.2.2 VRP问题的SAGA算法的优化流程 | 第105-106页 |
| 6.2.3 SAGA算法的具体编码及求解关键步骤 | 第106-107页 |
| 6.3 模型应用及结果分析 | 第107-112页 |
| 6.3.1 基于客户满意度约束的模型有效性分析 | 第108-111页 |
| 6.3.2 配送协同效果分析 | 第111-112页 |
| 6.4 本章小结 | 第112-114页 |
| 7 农资流通供应链协同绩效评价研究 | 第114-125页 |
| 7.1 战略层供应链协同绩效评价方法分析 | 第114-116页 |
| 7.2 农资供应链协同绩效评价模型的构建及应用 | 第116-122页 |
| 7.2.1 农资供应链协同绩效评价指标体系的建立 | 第117-119页 |
| 7.2.2 农资流通供应链协同绩效评价模型的构建步骤 | 第119-120页 |
| 7.2.3 农资流通供应链协同绩效评价的实证分析 | 第120-122页 |
| 7.3 提高农资供应链协同绩效的策略 | 第122-124页 |
| 7.3.1 加强农资供应链的前向整合 | 第122-123页 |
| 7.3.2 加强农资供应链节点企业间的信息共享 | 第123页 |
| 7.3.3 加强农资供应链上的物流协作 | 第123-124页 |
| 7.3.4 加强农资服务体系建设 | 第124页 |
| 7.4 本章小结 | 第124-125页 |
| 8 结论与展望 | 第125-129页 |
| 8.1 主要研究成果 | 第125-126页 |
| 8.2 研究展望 | 第126-129页 |
| 参考文献 | 第129-141页 |
| 附录A 农资流通供应链协同方法研究调查问卷 | 第141-143页 |
| 作者简历及在学研究成果 | 第143-147页 |
| 学位论文数据集 | 第147页 |
