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基于散货码头信息平台的全程配送优化研究

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

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