摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
第1章 绪论 | 第9-16页 |
·研究背景及意义 | 第9页 |
·国内外研究现状 | 第9-13页 |
·国外研究现状 | 第9-12页 |
·国内研究现状 | 第12-13页 |
·本文研究内容及方法 | 第13-16页 |
·研究内容 | 第13-14页 |
·研究方法 | 第14-16页 |
第2章 物流配送中心选址理论基础 | 第16-35页 |
·地理信息系统(GIS)相关理论 | 第16-23页 |
·地理信息系统简介 | 第16页 |
·地理信息系统空间分析基本方法 | 第16-22页 |
·利用地理信息系统进行空间选址的优势 | 第22-23页 |
·物流配送中心相关理论 | 第23-27页 |
·物流配送中心定义及功能 | 第23-25页 |
·物流配送中心选址原则 | 第25页 |
·物流配送中心选址影响因素 | 第25-27页 |
·物流配送中心选址一般方法 | 第27-32页 |
·P-中值(P-Median Problem)模型 | 第27-28页 |
·P-中位(P-Center Problem)模型 | 第28-29页 |
·集合覆盖模型 | 第29-31页 |
·最大覆盖模型 | 第31-32页 |
·基于蚁群算法模型的路径优化 | 第32-35页 |
第3章 选址模型构建与实例分析 | 第35-55页 |
·ARCGIS网络分析概述 | 第35-36页 |
·数据收集及处理 | 第36-38页 |
·物流配送中心空间选址实例 | 第38-48页 |
·基于时间最短的单物流配送中心选址 | 第38-40页 |
·基于时间最短的多物流配送中心选址 | 第40-46页 |
·基于最大覆盖的物流配送中心选址 | 第46-48页 |
·运输路径优化 | 第48-55页 |
·路况系数分析 | 第48-50页 |
·基于车辆路径问题的自适应蚁群算法 | 第50-51页 |
·实例分析 | 第51-55页 |
第4章 结论 | 第55-56页 |
参考文献 | 第56-59页 |
附录 蚁群算法编程 | 第59-66页 |
攻读学位期间公开发表论文 | 第66-67页 |
致谢 | 第67页 |