摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6页 |
第1章 绪论 | 第9-21页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-13页 |
1.1.1 选题的背景 | 第10-11页 |
1.1.2 研究的意义 | 第11-13页 |
1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 |
1.2.1 国外研究现状综述 | 第13-15页 |
1.2.2 国内研究现状综述 | 第15-18页 |
1.3 研究目的及创新点 | 第18-19页 |
1.3.1 本文研究目的 | 第18-19页 |
1.3.2 本文创新点 | 第19页 |
1.4 论文结构与内容 | 第19-21页 |
第2章 相关理论知识概述 | 第21-30页 |
2.1 港口信息平台概述 | 第21-24页 |
2.1.1 港口信息平台的定义 | 第21页 |
2.1.2 港口信息平台的构成 | 第21-23页 |
2.1.3 港口信息平台的功能的作用 | 第23-24页 |
2.2 物流配送概述 | 第24-27页 |
2.2.1 物流配送的定义 | 第24-25页 |
2.2.2 物流配送系统的模式 | 第25-27页 |
2.2.3 现代物流配送的作用 | 第27页 |
2.3 全程配送概述 | 第27-28页 |
2.3.1 全程配送的定义 | 第27-28页 |
2.3.2 全程配送与传统配送 | 第28页 |
2.4 本章小结 | 第28-30页 |
第3章 数学模型 | 第30-39页 |
3.1 问题描述 | 第30-32页 |
3.2 模型假设 | 第32页 |
3.3 参数及变量说明 | 第32-35页 |
3.4 模型建立 | 第35-38页 |
3.5 本章小结 | 第38-39页 |
第4章 求解算法 | 第39-55页 |
4.1 算法简介 | 第40-45页 |
4.1.1 传统遗传算法介绍 | 第40-43页 |
4.1.2 传统模拟退火算法介绍 | 第43-45页 |
4.2 混合遗传模拟退火算法 | 第45-54页 |
4.2.1 算法流程 | 第46-47页 |
4.2.2 个体的编码策略 | 第47-49页 |
4.2.3 初始种群的生成策略 | 第49-50页 |
4.2.4 新种群产生策略 | 第50-52页 |
4.2.5 基因修复策略 | 第52-53页 |
4.2.6 适应度评价方法 | 第53-54页 |
4.2.7 算法终止条件 | 第54页 |
4.3 本章小结 | 第54-55页 |
第5章 算例分析 | 第55-61页 |
5.1 现状分析 | 第55-56页 |
5.2 算例原始数据 | 第56-58页 |
5.3 算例求解结果 | 第58-60页 |
5.4 本章小结 | 第60-61页 |
第6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 |
附录Ⅰ 本文程序代码(MATLAB Code Files) | 第67-72页 |
致谢 | 第72页 |