| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究现状 | 第11-15页 |
| ·研究内容 | 第15-17页 |
| 第二章 第四方物流配送路径优化问题分析与算法研究 | 第17-28页 |
| ·第四方物流 | 第17-19页 |
| ·第四方物流的概念 | 第17-18页 |
| ·第四方物流的运作模式 | 第18-19页 |
| ·第四方物流路径优化问题分析 | 第19-21页 |
| ·VRP 问题 | 第19-20页 |
| ·多代理商问题 | 第20-21页 |
| ·VRP 问题求解算法研究 | 第21-27页 |
| ·图论和最优化理论基础 | 第22-23页 |
| ·精确算法 | 第23页 |
| ·启发式算法 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于主作业整合算法的多代理商问题解决方案设计 | 第28-36页 |
| ·多代理商物流整合优化模型 | 第28-29页 |
| ·模型求解基础 | 第29-31页 |
| ·主作业选择策略 | 第30页 |
| ·子作业的划分 | 第30-31页 |
| ·子作业代理商选择 | 第31页 |
| ·基于主作业选择的模型求解 | 第31-33页 |
| ·作业整合规则 | 第31-32页 |
| ·主作业整合算法 | 第32-33页 |
| ·多代理商问题的案例分析 | 第33-35页 |
| ·多代理商问题简介 | 第33-34页 |
| ·计算结果分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于遗传算法的 VRP 问题解决方案设计 | 第36-51页 |
| ·VRP 问题的数学模型分析 | 第36-37页 |
| ·VRP 问题描述 | 第36页 |
| ·VRP 问题的数学模型 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的理论研究 | 第37-39页 |
| ·遗传算法的特点与改进策略 | 第39-42页 |
| ·简单遗传算法的特点 | 第39-40页 |
| ·搜索方向的选择优化 | 第40-41页 |
| ·自适应交叉和变异概率设计 | 第41-42页 |
| ·遗传算法在 VRP 问题中的应用 | 第42-47页 |
| ·VRP 问题的编码 | 第42-43页 |
| ·种群的初始化 | 第43-44页 |
| ·选择算子的设计 | 第44-45页 |
| ·交叉算子的设计 | 第45页 |
| ·变异算子的设计 | 第45-46页 |
| ·适应度函数的设计 | 第46页 |
| ·退出条件设计 | 第46-47页 |
| ·VRP 问题求解流程设计 | 第47-48页 |
| ·VRP 问题的案例分析 | 第48-50页 |
| ·VRP 问题简介 | 第48页 |
| ·计算结果分析 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |