| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.1 家电物流研究现状 | 第13页 |
| 1.2.2 配送车辆调度优化研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 粒子群算法研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第15-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第15-17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 创新点 | 第19-21页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第21-31页 |
| 2.1 家电物流配送相关理论 | 第21-23页 |
| 2.1.1 物流配送概念 | 第21页 |
| 2.1.2 物流配送功能要素 | 第21-22页 |
| 2.1.3 家电物流配送的特点 | 第22-23页 |
| 2.2 车辆调度 | 第23-25页 |
| 2.2.1 车辆调度概念 | 第24页 |
| 2.2.2 车辆调度特点 | 第24-25页 |
| 2.3 车辆调度问题求解算法 | 第25-30页 |
| 2.3.1 精确算法 | 第25-26页 |
| 2.3.2 传统启发式算法 | 第26-27页 |
| 2.3.3 现代启发式算法 | 第27-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 改进粒子群算法设计 | 第31-45页 |
| 3.1 粒子群算法基本原理 | 第31-36页 |
| 3.1.1 粒子群算法的概述 | 第31页 |
| 3.1.2 粒子群算法的原理 | 第31-33页 |
| 3.1.3 粒子群算法的数学描述 | 第33-36页 |
| 3.1.4 粒子群算法的参数分析 | 第36页 |
| 3.2 菌群算法 | 第36-40页 |
| 3.2.1 细菌觅食基本思想 | 第36-37页 |
| 3.2.2 细菌觅食优化算法模型 | 第37-38页 |
| 3.2.3 细菌觅食优化算法流程 | 第38-40页 |
| 3.3 粒子群算法的改进 | 第40-44页 |
| 3.3.1 粒子群算法的改进路径 | 第40-41页 |
| 3.3.2 改进粒子群算法的流程 | 第41-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 H家电物流公司案例分析 | 第45-56页 |
| 4.1 H家电物流公司现状分析 | 第45-49页 |
| 4.1.1 H家电物流公司概况 | 第45页 |
| 4.1.2 H公司家电业物流现状 | 第45-46页 |
| 4.1.3 H公司的物流管理体系 | 第46-48页 |
| 4.1.4 H公司的物流运营现状 | 第48-49页 |
| 4.2 H公司物流现状分析 | 第49-52页 |
| 4.2.1 H公司物流PEST分析 | 第49-50页 |
| 4.2.2 H公司物流SWOT分析 | 第50-52页 |
| 4.2.3 H公司STP分析 | 第52页 |
| 4.3 H公司需要解决的问题 | 第52-55页 |
| 4.3.1 企业仓储布局及管理费用过高的问题 | 第52-54页 |
| 4.3.2 企业配送中车辆配货及装卸时效低的问题 | 第54页 |
| 4.3.3 企业商品运输过程中路径优化问题 | 第54-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 改进粒子群算法在家电配送车辆调度问题的应用 | 第56-64页 |
| 5.1 H家电物流配送车辆调度问题的数学模型 | 第56-58页 |
| 5.1.1 H家电物流配送的基本流程 | 第56页 |
| 5.1.2 H家电物流车辆调度模型构建 | 第56-58页 |
| 5.2 改进粒子群算法在车辆调度问题中的应用 | 第58-60页 |
| 5.2.1 粒子编码 | 第58页 |
| 5.2.2 粒子进化方式 | 第58-59页 |
| 5.2.3 改进粒子群算法车辆调度模型步骤 | 第59-60页 |
| 5.3 实验仿真与结果分析 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 研究结论 | 第64页 |
| 6.2 研究展望 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |