基于拉格朗日松弛的库存—路径问题优化
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 创新点和技术路线 | 第16-18页 |
| 1.3.1 本文创新点 | 第16-17页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第17-18页 |
| 1.4 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 库存-路径问题理论概述 | 第19-26页 |
| 2.1 库存-路径优化问题概述 | 第19-23页 |
| 2.1.1 库存-路径问题定义 | 第19页 |
| 2.1.2 库存-路径问题分类 | 第19-21页 |
| 2.1.3 库存-路径问题研究特征 | 第21-22页 |
| 2.1.4 库存路径问题与车辆路径问题比较 | 第22-23页 |
| 2.2 库存-路径问题分析 | 第23-25页 |
| 2.2.1 库存-路径问题库存控制分析 | 第23-24页 |
| 2.2.2 库存-路径问题配送策略分析 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 库存-路径问题的数学模型 | 第26-33页 |
| 3.1 库存-路径问题的描述 | 第26-27页 |
| 3.2 数学模型的建立 | 第27-32页 |
| 3.2.1 假设及符号定义 | 第27-29页 |
| 3.2.2 库存-路径问题模型的建立 | 第29-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 库存-路径问题的拉格朗日求解方法 | 第33-40页 |
| 4.1 拉格朗日松弛方法简介 | 第33-36页 |
| 4.1.1 拉格朗日松弛方法的基本原理 | 第33-35页 |
| 4.1.2 次梯度算法 | 第35-36页 |
| 4.2 算法的设计 | 第36-39页 |
| 4.2.1 拉格朗日松弛 | 第36-38页 |
| 4.2.2 算法流程 | 第38-39页 |
| 4.3 本章小结 | 第39-40页 |
| 5 算例分析 | 第40-48页 |
| 5.1 算例一 | 第40-44页 |
| 5.1.1 基础数据 | 第40-41页 |
| 5.1.2 优化结果 | 第41-44页 |
| 5.2 算例二 | 第44-47页 |
| 5.2.1 基础数据 | 第44-46页 |
| 5.2.2 优化结果 | 第46-47页 |
| 5.3 本章小结 | 第47-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 总结 | 第48-49页 |
| 6.2 展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-53页 |
