基于C2B2F模式的生鲜电商车辆路径规划研究--以A公司为例
摘要 | 第6-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第15-26页 |
1.1 研究背景和意义 | 第15-17页 |
1.1.1 研究背景 | 第15-16页 |
1.1.2 研究意义 | 第16-17页 |
1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第17-23页 |
1.2.1 生鲜电商配送模式研究 | 第17-19页 |
1.2.2 生鲜车辆路径规划研究 | 第19-22页 |
1.2.3 国内外研究现状的评述 | 第22-23页 |
1.3 研究内容和研究思路 | 第23-25页 |
1.3.1 研究内容 | 第23-24页 |
1.3.2 研究思路 | 第24-25页 |
1.4 论文研究创新点 | 第25页 |
1.5 本章小结 | 第25-26页 |
第2章 研究理论基础与方法 | 第26-36页 |
2.1 生鲜冷链相关理论 | 第26-28页 |
2.1.1 生鲜产品相关理论 | 第26-27页 |
2.1.2 生鲜冷链物流理论 | 第27-28页 |
2.2 车辆路径规划理论 | 第28-30页 |
2.2.1 车辆路径问题构成要素 | 第28-29页 |
2.2.2 车辆路径问题基本类型 | 第29-30页 |
2.2.3 车辆路径问题求解算法 | 第30页 |
2.3 系统聚类相关理论 | 第30-33页 |
2.3.1 系统聚类基本思想 | 第30-31页 |
2.3.2 带约束的系统聚类 | 第31-33页 |
2.4 蚁群算法相关理论 | 第33-35页 |
2.4.1 蚁群算法简介 | 第33页 |
2.4.2 蚁群算法流程 | 第33-34页 |
2.4.3 蚁群算法不足 | 第34-35页 |
2.5 本章小结 | 第35-36页 |
第3章 A公司发展现状及其存在问题分析 | 第36-45页 |
3.1 A公司基本情况简介 | 第36-38页 |
3.1.1 基本情况 | 第36页 |
3.1.2 运营特色 | 第36-37页 |
3.1.3 发展规划 | 第37-38页 |
3.2 A公司冷链配送现状 | 第38-42页 |
3.2.1 配送中心简介 | 第38-39页 |
3.2.2 配送运营模式 | 第39-40页 |
3.2.3 配送状况分析 | 第40-42页 |
3.3 A公司配送存在问题 | 第42-43页 |
3.4 A公司配送优化思路 | 第43-44页 |
3.5 本章小结 | 第44-45页 |
第4章 多车场路径规划模型构建与分析 | 第45-56页 |
4.1 模型问题描述 | 第45页 |
4.2 模型结构分析 | 第45-46页 |
4.3 模型构建分析 | 第46-47页 |
4.3.1 假设条件 | 第46页 |
4.3.2 参数描述 | 第46-47页 |
4.4 构建目标函数 | 第47-49页 |
4.4.1 优化目标 | 第47页 |
4.4.2 成本分析 | 第47-48页 |
4.4.3 模型综述 | 第48-49页 |
4.5 目标函数分解 | 第49-52页 |
4.5.1 分解思路 | 第49-50页 |
4.5.2 需求合载 | 第50-52页 |
4.6 约束指派问题的蚁群算法 | 第52-55页 |
4.6.1 约束指派问题的蚁群算法改进 | 第52-54页 |
4.6.2 约束指派问题的蚁群算法设计 | 第54-55页 |
4.7 本章小结 | 第55-56页 |
第5章 基于聚类-改进蚁群算法的实证分析 | 第56-68页 |
5.1 A公司数据描述与处理 | 第56-59页 |
5.1.1 原始数据来源 | 第56页 |
5.1.2 原始数据处理 | 第56-59页 |
5.2 A公司算例路径优化求解 | 第59-64页 |
5.2.1 车辆合载聚类分析 | 第59-60页 |
5.2.2 车辆分配情况分析 | 第60-64页 |
5.3 A公司路径优化结果分析 | 第64-66页 |
5.3.1 优化路径方案 | 第64-66页 |
5.3.2 方案结果比对 | 第66页 |
5.4 配送及路径优化启示 | 第66-67页 |
5.5 本章小结 | 第67-68页 |
第6章 研究结论与展望 | 第68-70页 |
6.1 研究结论 | 第68页 |
6.2 研究展望 | 第68-70页 |
参考文献 | 第70-74页 |
攻读硕士学位期间所获得的相关科研成果 | 第74-75页 |
附录 | 第75-81页 |
致谢 | 第81-82页 |
详细摘要 | 第82-87页 |