| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 选题意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第13-17页 |
| 1.2.1 国外文献综述 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内文献综述 | 第14-17页 |
| 1.2.3 文献评述 | 第17页 |
| 1.3 研究内容与研究方法 | 第17-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第18-20页 |
| 1.4 研究框架 | 第20-21页 |
| 第2章 相关概念及理论 | 第21-33页 |
| 2.1 越库配送概述 | 第21-23页 |
| 2.1.1 越库配送的概念 | 第21页 |
| 2.1.2 越库作业的兴起 | 第21-22页 |
| 2.1.3 越库配送的特点及优势 | 第22-23页 |
| 2.2 供应链及供应链管理概念 | 第23-24页 |
| 2.2.1 供应链的概念 | 第23-24页 |
| 2.2.2 供应链管理的概念 | 第24页 |
| 2.3 车辆路径问题概述 | 第24-26页 |
| 2.3.1 车辆路径问题的概念 | 第24-25页 |
| 2.3.2 车辆路径问题的演变分类 | 第25-26页 |
| 2.4 供应链环境下带越库配送的车辆路径问题概述 | 第26-29页 |
| 2.4.1 集成零售供应链理论 | 第26-27页 |
| 2.4.2 带越库配送的车辆路径问题概念 | 第27-28页 |
| 2.4.3 VRPCD与VRPSDP理论对比 | 第28-29页 |
| 2.5 求解算法概述 | 第29-32页 |
| 2.5.1 遗传算法的概念 | 第29-30页 |
| 2.5.2 遗传算法的特性与优势 | 第30-31页 |
| 2.5.3 遗传算法的操作步骤 | 第31-32页 |
| 2.6 本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 带越库配送的单配送中心车辆路径问题研究 | 第33-47页 |
| 3.1 带越库的单配送中心车辆路径模型构建 | 第33-37页 |
| 3.1.1 车辆路径问题建模要素 | 第33-34页 |
| 3.1.2 问题描述 | 第34页 |
| 3.1.3 基本假设 | 第34-35页 |
| 3.1.4 参数设定 | 第35-36页 |
| 3.1.5 数学模型 | 第36-37页 |
| 3.2 VRPCD的遗传算法设计 | 第37-42页 |
| 3.2.1 染色体编码设计 | 第37-38页 |
| 3.2.2 种群初始化 | 第38-39页 |
| 3.2.3 适应度函数 | 第39页 |
| 3.2.4 遗传算子 | 第39-41页 |
| 3.2.5 终止条件 | 第41-42页 |
| 3.3 集货车辆协同调度 | 第42-43页 |
| 3.4 算法试验仿真分析 | 第43-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 供应链环境下带越库的多配送中心车辆路径问题研究 | 第47-58页 |
| 4.1 带越库的多配送中心车辆路径问题建模 | 第47-50页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第47-48页 |
| 4.1.2 数学模型 | 第48-50页 |
| 4.2 VRPMCD的遗传算法设计 | 第50-54页 |
| 4.2.1 编码结构 | 第51页 |
| 4.2.2 种群初始化 | 第51-52页 |
| 4.2.3 适应度评价 | 第52页 |
| 4.2.4 选择算子 | 第52-53页 |
| 4.2.5 交叉算子 | 第53-54页 |
| 4.2.6 变异算子 | 第54页 |
| 4.3 算法实验性能分析 | 第54-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 零售连锁企业越库配送案例研究 | 第58-67页 |
| 5.1 企业简介 | 第58-59页 |
| 5.2 实例研究 | 第59-63页 |
| 5.3 实验过程 | 第63-64页 |
| 5.4 实验结果分析 | 第64-66页 |
| 5.5 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 结论与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 研究结论 | 第67页 |
| 6.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 附录 | 第74-80页 |
| 在学期间取得的研究成果 | 第80页 |