| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·研究背景 | 第9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·国外研究现状 | 第10-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-15页 |
| ·目前研究中存在的主要问题 | 第15页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第15-18页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究方法 | 第16页 |
| ·本文的创新点 | 第16页 |
| ·技术路线 | 第16-18页 |
| 第2章 行为运筹及物流配送干扰管理基础理论 | 第18-27页 |
| ·行为运筹学基础理论 | 第18-19页 |
| ·行为运筹学的含义与应用 | 第18页 |
| ·行为运筹学研究方向与难点 | 第18-19页 |
| ·行为运筹学的研究进展 | 第19页 |
| ·物流配送基础理论 | 第19-22页 |
| ·物流配送的含义与基本流程 | 第19-21页 |
| ·配送的类别 | 第21页 |
| ·配送的作用及意义 | 第21-22页 |
| ·干扰管理理论 | 第22-24页 |
| ·干扰管理的定义与基本思想 | 第22-23页 |
| ·干扰事件的分类 | 第23页 |
| ·干扰管理数学模型 | 第23-24页 |
| ·智能优化算法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 配送时间延迟的物流配送干扰管理模型 | 第27-39页 |
| ·问题描述 | 第27-29页 |
| ·初始配送计划 | 第27-28页 |
| ·干扰事件发生的判定 | 第28页 |
| ·干扰管理问题的实例 | 第28-29页 |
| ·扰动因素的度量 | 第29-35页 |
| ·客户不满意度的度量 | 第29-33页 |
| ·车辆驾驶员不满意度的度量 | 第33-34页 |
| ·物流企业成本的度量 | 第34页 |
| ·客户未来选择损失成本的度量 | 第34-35页 |
| ·干扰管理模型的建立 | 第35-38页 |
| ·模型的假设与前提 | 第35-36页 |
| ·模型符号说明 | 第36页 |
| ·多目标函数优化模型与约束方程 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于改进遗传算法的物流配送干扰管理模型构建 | 第39-48页 |
| ·遗传算法 | 第39-43页 |
| ·遗传算法概述 | 第39页 |
| ·遗传算法的一般操作及基本流程 | 第39-41页 |
| ·遗传算法的特点 | 第41-42页 |
| ·遗传算法的应用关键 | 第42-43页 |
| ·改进精英策略的遗传算法 | 第43-44页 |
| ·改进的精英策略概述 | 第43页 |
| ·改进精英策略的处理流程 | 第43页 |
| ·改进精英策略解决的问题 | 第43-44页 |
| ·算法设计与流程 | 第44-47页 |
| ·算法设计 | 第44-46页 |
| ·算法的总体流程 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第5章 实证研究 | 第48-58页 |
| ·实证背景 | 第48-49页 |
| ·实证分析 | 第49-54页 |
| ·数据获取 | 第49-53页 |
| ·参数选择 | 第53-54页 |
| ·结果对比与分析 | 第54-56页 |
| ·对策与建议 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 作者简介 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文和科研成果 | 第66-67页 |