| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2.1 理论意义 | 第10-11页 |
| 1.2.2 现实意义 | 第11-12页 |
| 1.3 文献评述 | 第12-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 对已有文献的评价 | 第15-16页 |
| 1.4 研究内容与方法 | 第16-19页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4.3 技术路线 | 第18-19页 |
| 1.5 创新点 | 第19-21页 |
| 第二章 相关基础理论综述 | 第21-34页 |
| 2.1 医药物流概述 | 第21-23页 |
| 2.1.1 医药物流的概念 | 第21页 |
| 2.1.2 医药物流的特点 | 第21-22页 |
| 2.1.3 医药物流的流通模式 | 第22-23页 |
| 2.2 车辆路径优化问题概述 | 第23-32页 |
| 2.2.1 车辆路径优化问题的概念 | 第23-24页 |
| 2.2.2 车辆路径优化问题的构成要素 | 第24-27页 |
| 2.2.3 车辆路径优化问题的分类 | 第27-28页 |
| 2.2.4 车辆路径优化问题的求解方法 | 第28-31页 |
| 2.2.5 车辆路径优化问题的算法比较 | 第31-32页 |
| 2.3 立体交通理论概述 | 第32-34页 |
| 2.3.1 立体交通的概念与界定 | 第32页 |
| 2.3.2 立体交通与路径优化的关系分析 | 第32-34页 |
| 第三章 立体交通条件下医药物流配送路径优化模型的构建 | 第34-39页 |
| 3.1 问题的提出 | 第34-35页 |
| 3.2 目标的描述 | 第35页 |
| 3.3 模型的构建 | 第35-39页 |
| 3.3.1 模型的定义 | 第35-36页 |
| 3.3.2 模型的建立 | 第36-39页 |
| 第四章 混合遗传算法求解操作设计 | 第39-50页 |
| 4.1 传统遗传算法操作的基本步骤 | 第39-45页 |
| 4.1.1 编码操作 | 第39-40页 |
| 4.1.2 种群初始化 | 第40页 |
| 4.1.3 适应度函数设置 | 第40-41页 |
| 4.1.4 选择操作 | 第41-42页 |
| 4.1.5 交叉操作 | 第42-43页 |
| 4.1.6 变异操作 | 第43页 |
| 4.1.7 控制参数的设定 | 第43-44页 |
| 4.1.8 终止条件 | 第44-45页 |
| 4.2 混合遗传算法的操作步骤设计 | 第45-50页 |
| 4.2.1 染色体编码设计 | 第45-47页 |
| 4.2.2 初始种群设计 | 第47页 |
| 4.2.3 适应度函数设计 | 第47页 |
| 4.2.4 选择操作设计 | 第47页 |
| 4.2.5 交叉操作设计 | 第47-48页 |
| 4.2.6 变异操作设计 | 第48页 |
| 4.2.7 控制参数设计 | 第48-49页 |
| 4.2.8 终止条件 | 第49-50页 |
| 第五章 实证分析 | 第50-61页 |
| 5.1 S公司药品配送现状分析 | 第50-52页 |
| 5.1.1 S公司简介 | 第50页 |
| 5.1.2 S公司药品配送现状 | 第50-52页 |
| 5.2 S公司药品日常配送活动相关数据分析 | 第52-54页 |
| 5.3 算法求解及优化结果分析 | 第54-61页 |
| 5.3.1 传统运输条件下的医药物流配送方案 | 第54-55页 |
| 5.3.2 立体交通条件下的医药物流配送方案 | 第55-59页 |
| 5.3.3 S公司医药物流配送路径优化结果对比分析 | 第59-61页 |
| 第六章 结论与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 结论 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录 | 第68-71页 |
| 附录1：配送中心与节点之间的距离矩阵 | 第68-71页 |
| 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第71页 |