| 摘要 | 第8-9页 |
| Abstract | 第9页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第11-17页 |
| 1.2.1 生鲜电商研究综述 | 第11-13页 |
| 1.2.2 生鲜电商供应链研究综述 | 第13-14页 |
| 1.2.3 供应链风险研究综述 | 第14-16页 |
| 1.2.4 文献评述 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.4 技术路线图 | 第18-19页 |
| 1.5 可能的创新点 | 第19-20页 |
| 第2章 相关概念和理论基础 | 第20-30页 |
| 2.1 生鲜电商概述 | 第20-22页 |
| 2.1.1 生鲜产品的概念与特征 | 第20-21页 |
| 2.1.2 生鲜电商及运作特点 | 第21-22页 |
| 2.2 生鲜电商供应链概述 | 第22-24页 |
| 2.2.1 供应链的概念与特征 | 第22-23页 |
| 2.2.2 生鲜电商供应链的概念及特征 | 第23-24页 |
| 2.3 供应链物流风险及其管理概述 | 第24-26页 |
| 2.3.1 供应链物流风险概述 | 第24页 |
| 2.3.2 供应链物流风险管理概述 | 第24-26页 |
| 2.4 系统动力学与粒子群优化算法理论 | 第26-29页 |
| 2.4.1 系统动力学 | 第26-28页 |
| 2.4.2 粒子群优化算法 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 生鲜电商供应链物流风险识别 | 第30-38页 |
| 3.1 生鲜电商供应链结构与物流风险 | 第30-31页 |
| 3.1.1 生鲜电商供应链结构 | 第30页 |
| 3.1.2 生鲜电商供应链中的物流风险 | 第30-31页 |
| 3.2 生鲜电商供应链物流风险识别原则与方法 | 第31-32页 |
| 3.2.1 生鲜电商供应链物流风险识别原则 | 第31-32页 |
| 3.2.2 生鲜电商供应链物流风险识别方法 | 第32页 |
| 3.3 生鲜电商供应链物流环节划分 | 第32-33页 |
| 3.3.1 生鲜电商供应链物流环节划分依据 | 第32-33页 |
| 3.3.2 生鲜电商供应链物流环节划分结果 | 第33页 |
| 3.4 生鲜电商供应链物流各环节风险因素分析 | 第33-37页 |
| 3.4.1 供应环节风险因素分析 | 第34页 |
| 3.4.2 加工环节风险因素分析 | 第34-35页 |
| 3.4.3 仓储环节风险因素分析 | 第35页 |
| 3.4.4 运输环节风险因素分析 | 第35-36页 |
| 3.4.5 配送环节风险因素分析 | 第36页 |
| 3.4.6 物流信息风险因素分析 | 第36-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于系统动力学的生鲜电商供应链物流风险评价 | 第38-59页 |
| 4.1 应用系统动力学的可行性分析 | 第38页 |
| 4.2 生鲜电商供应链物流风险评价的系统动力学模型构建 | 第38-49页 |
| 4.2.1 系统建模的目的 | 第38-39页 |
| 4.2.2 系统边界的确定 | 第39页 |
| 4.2.3 物流风险系统结构分析 | 第39-43页 |
| 4.2.4 物流风险系统因果关系分析 | 第43-47页 |
| 4.2.5 物流风险评价的系统动力学模型构建 | 第47-49页 |
| 4.3 生鲜电商供应链物流风险评价的系统动力学模型模拟 | 第49-58页 |
| 4.3.1 系统动力学模型参数确定 | 第49页 |
| 4.3.2 系统动力学模型结构方程 | 第49-51页 |
| 4.3.3 模拟仿真分析 | 第51-58页 |
| 4.3.4 模型模拟结论 | 第58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 基于粒子群优化算法的生鲜电商供应链物流风险控制 | 第59-69页 |
| 5.1 生鲜电商供应链仓储环节风险控制措施分析 | 第59-62页 |
| 5.1.1 仓储环节的风险因素 | 第59页 |
| 5.1.2 仓储环节的风险控制措施 | 第59-61页 |
| 5.1.3 仓储环节物流风险控制措施组合 | 第61-62页 |
| 5.2 仓储环节的风险控制模型 | 第62-63页 |
| 5.2.1 风险控制模型的前提与假设 | 第62页 |
| 5.2.2 风险控制模型的构建 | 第62-63页 |
| 5.3 仓储环节风险控制模型的粒子群算法 | 第63-64页 |
| 5.3.1 基于Pareto最优的粒子群算法优势 | 第63页 |
| 5.3.2 仓储风险控制模型的粒子群优化求解 | 第63-64页 |
| 5.4 仓储环节风险控制实例分析 | 第64-68页 |
| 5.4.1 实例概述 | 第64页 |
| 5.4.2 实例数据处理 | 第64-66页 |
| 5.4.3 实例计算及其分析 | 第66-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 总结及展望 | 第69-71页 |
| 6.1 研究总结 | 第69页 |
| 6.2 研究不足和展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第77-78页 |
| 附录B 生鲜电商供应链物流风险调查问卷 | 第78-81页 |
