| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 配送优化方面的研究 | 第10-12页 |
| 1.2.2 货运管制方面的研究 | 第12-13页 |
| 1.3 研究思路及内容 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 城市配送相关分析 | 第16-24页 |
| 2.1 物流与配送 | 第16页 |
| 2.2 城市配送概述 | 第16-20页 |
| 2.2.1 城市配送的概念及特征 | 第16-18页 |
| 2.2.2 城市配送发展现状分析 | 第18-20页 |
| 2.3 交通管制对城市配送的影响 | 第20-24页 |
| 2.3.1 环境影响 | 第20-21页 |
| 2.3.2 经济影响 | 第21-22页 |
| 2.3.3 社会影响 | 第22-24页 |
| 第3章 考虑了货运交通管制的城市配送优化问题模型 | 第24-33页 |
| 3.1 -般车辆调度优化问题 | 第24-27页 |
| 3.1.1 车辆调度优化问题概述 | 第24-25页 |
| 3.1.2 车辆调度优化问题分类 | 第25页 |
| 3.1.3 车辆调度优化问题组成要素 | 第25-27页 |
| 3.2 考虑了货运交通管制的城市配送优化问题 | 第27-33页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第27-30页 |
| 3.2.2 变量与参数 | 第30-31页 |
| 3.2.3 模型构建 | 第31-33页 |
| 第4章 考虑了货运交通管制的城市配送优化问题算法 | 第33-47页 |
| 4.1 一般车辆调度优化问题求解算法 | 第33-37页 |
| 4.1.1 精确算法 | 第33-34页 |
| 4.1.2 启发式算法 | 第34-37页 |
| 4.2 遗传算法 | 第37-42页 |
| 4.2.1 遗传算法概念 | 第37-40页 |
| 4.2.2 遗传算法特点 | 第40-41页 |
| 4.2.3 遗传算法流程 | 第41-42页 |
| 4.3 考虑了货运交通管制约束的混合遗传算法设计 | 第42-47页 |
| 4.3.1 “链编码”法 | 第42-43页 |
| 4.3.2 初始种群生成 | 第43-44页 |
| 4.3.3 适应度函数 | 第44页 |
| 4.3.4 选择操作 | 第44页 |
| 4.3.5 “子链补偿”交叉操作 | 第44-46页 |
| 4.3.6 变异操作 | 第46-47页 |
| 第5章 数值试验与分析 | 第47-55页 |
| 5.1 数值试验 | 第47-50页 |
| 5.1.1 算例说明 | 第47-49页 |
| 5.1.2 试验设计 | 第49-50页 |
| 5.2 结果分析 | 第50-55页 |
| 5.2.1 不同管制情景下单一算例的配送优化结果与分析 | 第50-52页 |
| 5.2.2 不同管制情景下不同算例类别结果对比分析 | 第52-55页 |
| 结论与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63页 |