| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-15页 |
| 1.2.1 物流云服务 | 第9-10页 |
| 1.2.2 物流云服务选择 | 第10-11页 |
| 1.2.3 物流云服务组合 | 第11-13页 |
| 1.2.4 基于QoS的物流云服务 | 第13-14页 |
| 1.2.5 存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容及方法 | 第15-16页 |
| 1.4 技术路线与创新点 | 第16-18页 |
| 1.4.1 技术路线 | 第16页 |
| 1.4.2 创新点 | 第16-18页 |
| 第二章 基本理论和方法 | 第18-31页 |
| 2.1 物流云服务 | 第18-22页 |
| 2.1.1 物流云服务概念 | 第18页 |
| 2.1.2 物流云服务分类 | 第18-20页 |
| 2.1.3 物流云服务特点 | 第20-22页 |
| 2.2 物流云服务组合 | 第22-23页 |
| 2.2.1 物流云服务组合过程 | 第22页 |
| 2.2.2 物流云服务组合方式 | 第22-23页 |
| 2.3 QoS基本理论 | 第23-24页 |
| 2.3.1 QoS基本概念 | 第23-24页 |
| 2.3.2 QoS常用指标 | 第24页 |
| 2.4 指标权重确定方法 | 第24-28页 |
| 2.4.1 熵值法 | 第24-26页 |
| 2.4.2 模糊层次分析法 | 第26-28页 |
| 2.5 物流云服务优化算法 | 第28-31页 |
| 2.5.1 TOPSIS法 | 第28-29页 |
| 2.5.2 蚁群算法 | 第29-31页 |
| 第三章 基于改进TOPSIS法的物流云服务选择研究 | 第31-41页 |
| 3.1 物流云服务QoS指标的选取 | 第31-32页 |
| 3.2 物流云服务QoS指标权重的确定 | 第32-36页 |
| 3.2.1 基于熵值法的权重计算 | 第33-34页 |
| 3.2.2 基于模糊层次分析法的权重计算 | 第34-35页 |
| 3.2.3 基于模糊层次分析法和熵值法的乘法集成权重计算 | 第35-36页 |
| 3.3 改进TOPSIS法 | 第36-37页 |
| 3.4 实验验证与结果分析 | 第37-41页 |
| 3.4.1 传统TOPSIS法评价 | 第37-38页 |
| 3.4.2 改进TOPSIS法评价 | 第38-39页 |
| 3.4.3 传统TOPSIS法与改进TOPSIS法的评价结果分析 | 第39-41页 |
| 第四章 基于改进蚁群算法的物流云服务组合优化研究 | 第41-51页 |
| 4.1 物流云服务组合QoS评估模型 | 第41页 |
| 4.2 物流云服务组合QoS计算模型 | 第41-42页 |
| 4.3 物流云服务组合优化算法 | 第42-46页 |
| 4.3.1 物流云服务组合基本蚁群模型 | 第42-44页 |
| 4.3.2 蚁群算法改进策略 | 第44-45页 |
| 4.3.3 基于改进蚁群算法的物流云服务组合优化步骤 | 第45-46页 |
| 4.4 实验与结果分析 | 第46-51页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第46-49页 |
| 4.4.2 实验仿真 | 第49-50页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第50-51页 |
| 第五章 结论 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第58页 |
