| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第14-19页 |
| 1.2.1 众包配送相关研究 | 第14-15页 |
| 1.2.2 配送网络优化相关研究 | 第15-18页 |
| 1.2.3 现有研究的不足 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容与技术路线图 | 第19-21页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第19页 |
| 1.3.2 技术路线图 | 第19-21页 |
| 1.4 论文创新点 | 第21-22页 |
| 2 众包配送网络现状与存在的问题分析 | 第22-36页 |
| 2.1 众包配送网络概述 | 第22-28页 |
| 2.1.1 众包配送产生背景 | 第22-23页 |
| 2.1.2 众包配送网络构成要素 | 第23-26页 |
| 2.1.3 众包配送网络基本结构 | 第26-27页 |
| 2.1.4 众包配送网络需求特点 | 第27-28页 |
| 2.2 众包配送流程及问题分析 | 第28-30页 |
| 2.2.1 众包配送流程分析 | 第28-29页 |
| 2.2.2 众包配送流程中存在的问题分析 | 第29-30页 |
| 2.3 众包配送方式及问题分析 | 第30-34页 |
| 2.3.1 众包配送方式分析 | 第31-32页 |
| 2.3.2 众包配送方式中存在的问题分析 | 第32-34页 |
| 2.4 需要解决的关键问题 | 第34页 |
| 2.4.1 优化众包配送路径 | 第34页 |
| 2.4.2 合并众包配送需求 | 第34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 3 基于K-MEANS聚类算法的众包配送区域划分 | 第36-48页 |
| 3.1 K-MEANS聚类算法简介 | 第36页 |
| 3.2 K-MEANS聚类算法划分众包配送区域需要考虑的问题 | 第36-37页 |
| 3.3 K-MEANS聚类算法划分众包配送区域基本过程 | 第37-40页 |
| 3.3.1 准备工作 | 第37-38页 |
| 3.3.2 算法步骤 | 第38-40页 |
| 3.4 K-MEANS聚类算法划分配送区域后确定众包配送网络 | 第40页 |
| 3.5 案例分析 | 第40-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 4 基于遗传算法的众包配送路径优化模型 | 第48-60页 |
| 4.1 背景描述 | 第48-49页 |
| 4.2 众包配送路径基本优化模型 | 第49-52页 |
| 4.2.1 模型假设 | 第49页 |
| 4.2.2 符号说明 | 第49-50页 |
| 4.2.3 模型建立 | 第50-52页 |
| 4.3 众包配送路径动态优化模型 | 第52-57页 |
| 4.3.1 模型假设 | 第53页 |
| 4.3.2 符号说明 | 第53-54页 |
| 4.3.3 模型建立 | 第54-57页 |
| 4.4 算法选择 | 第57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-60页 |
| 5 实证分析—以D众包配送平台为例 | 第60-78页 |
| 5.1 D众包配送平台介绍 | 第60页 |
| 5.2 D众包配送网络分析 | 第60-62页 |
| 5.2.1 D众包配送网络现状 | 第60-61页 |
| 5.2.2 D众包配送网络存在问题 | 第61-62页 |
| 5.3 众包配送网络的确定 | 第62-65页 |
| 5.4 众包配送路径优化模型求解 | 第65-75页 |
| 5.4.1 遗传算法简介 | 第65页 |
| 5.4.2 算法设计 | 第65-67页 |
| 5.4.3 众包配送路径基本优化模型求解 | 第67-70页 |
| 5.4.4 众包配送路径动态优化模型求解 | 第70-75页 |
| 5.5 配送能力变化对基本模型结果的影响分析 | 第75-76页 |
| 5.6 本章小结 | 第76-78页 |
| 6 结论与展望 | 第78-80页 |
| 6.1 结论 | 第78-79页 |
| 6.2 展望 | 第79-80页 |
| 参考文献 | 第80-84页 |
| 附录A | 第84-86页 |
| 附录B | 第86-92页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第92-96页 |
| 学位论文数据集 | 第96页 |
