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B公司某装配车间框架式物流车物料配送路径优化研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9页
        1.1.2 研究意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-12页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
    1.3 论文结构、研究方法及技术路线第12-15页
        1.3.1 论文结构第12-13页
        1.3.2 研究方法第13页
        1.3.3 技术路线第13-15页
第2章 车辆路径问题相关理论及求解算法第15-24页
    2.1 车辆路径问题介绍第15-17页
        2.1.1 车辆路径问题的组成要素第15-17页
        2.1.2 生产装配车间的车辆路径问题第17页
    2.2 车辆路径问题的分类第17-18页
    2.3 车辆路径问题目标函数的一般表达方式第18-19页
    2.4 路径问题求解算法第19-23页
        2.4.1 常用精确算法第19-21页
        2.4.2 常用启发式算法第21-22页
        2.4.3 常用群体智能算法第22-23页
    2.5 本章小结第23-24页
第3章 框架式物流车物料配送路径问题的数学模型建立第24-33页
    3.1 框架式物流车介绍第24-25页
        3.1.1 框架式物流车第24页
        3.1.2 框架式物流车的优点第24-25页
    3.2 B公司某装配车间现状及分析第25-28页
        3.2.1 B公司某装配车间现状第25-27页
        3.2.2 B公司某装配车间问题分析第27-28页
    3.3 数学模型的建立第28-32页
        3.3.1 框架式物流车配送成本分析第28-29页
        3.3.2 框架式物流车配送路径问题假设第29页
        3.3.3 参数和变量定义第29-30页
        3.3.4 现有数学模型分析第30页
        3.3.5 优化后的数学模型建立第30-32页
    3.4 框架式物流车配送送取问题的优化第32页
    3.5 本章小结第32-33页
第4章 框架式物流车物料配送路径问题的混合遗传算法设计第33-44页
    4.1 遗传算法概述第33-35页
        4.1.1 遗传算法介绍第33页
        4.1.2 遗传算法的发展第33-34页
        4.1.3 遗传算法的求解步骤第34-35页
    4.2 模拟退火法概述第35-38页
        4.2.1 模拟退火法介绍第35-36页
        4.2.2 模拟退火算法的发展第36页
        4.2.3 模拟退火算法的求解步骤第36-38页
    4.3 模拟退火混合遗传算法设计第38-42页
        4.3.1 模拟退火混合遗传算法实现思想第38-39页
        4.3.2 模拟退火算子第39页
        4.3.3 混合遗传算法设计第39-42页
    4.4 混合遗传算法编程代码实现方式及设计思路第42-43页
        4.4.1 混合遗传算法编程代码实现方式第42-43页
        4.4.2 混合遗传算法编程代码设计思路第43页
    4.5 本章小结第43-44页
第5章 B公司某装配车间框架式物流车物料配送路径优化第44-63页
    5.1 框架式物流车的现有路径第44-50页
        5.1.1 现有行驶路线第44-48页
        5.1.2 现有配送路径成本计算第48-50页
    5.2 框架式物流车配送路径优化第50-57页
        5.2.1 模型参数设置第50-54页
        5.2.2 优化结果分析第54-57页
    5.3 某工序物料需求溢出车辆额定载率问题优化第57-62页
        5.3.1 虚附加工序的提出第57-58页
        5.3.2 实际问题优化第58-61页
        5.3.3 优化结果分析第61-62页
    5.4 本章小结第62-63页
第6章 结论与展望第63-65页
    6.1 结论第63页
    6.2 不足与展望第63-65页
参考文献第65-68页
在学研究成果第68-69页
致谢第69页

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