对生鲜农产品VRPTW的研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 车辆路径问题研究综述 | 第10-11页 |
| 1.2.2 冷链产品车辆路径问题研究综述 | 第11-12页 |
| 1.2.3 研究现状分析 | 第12页 |
| 1.3 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3.1 理论意义 | 第12-13页 |
| 1.3.2 现实意义 | 第13页 |
| 1.4 研究内容与方法 | 第13-15页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第13页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第13-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 相关概念及理论 | 第16-22页 |
| 2.1 冷链物流理论 | 第16-18页 |
| 2.1.1 冷链物流的概念 | 第16页 |
| 2.1.2 农产品冷链物流的特点 | 第16-17页 |
| 2.1.3 冷链物流的运作流程 | 第17-18页 |
| 2.2 车辆路径问题（VRP）相关理论 | 第18-21页 |
| 2.2.1 对VRP的描述 | 第18-19页 |
| 2.2.2 对VRP的分类 | 第19-20页 |
| 2.2.3 对VRP的算法介绍 | 第20-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 生鲜农产品VRPTW优化模型 | 第22-27页 |
| 3.1 生鲜农产品配送的基本模型 | 第22-25页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第22页 |
| 3.1.2 相关假设与约束 | 第22页 |
| 3.1.3 符号说明 | 第22-23页 |
| 3.1.4 总配送成本分析 | 第23-24页 |
| 3.1.5 客户满意度分析 | 第24页 |
| 3.1.6 配送优化模型 | 第24-25页 |
| 3.2 对上述模型的改进 | 第25-26页 |
| 3.2.1 符号说明 | 第25页 |
| 3.2.2 货损成本 | 第25-26页 |
| 3.2.3 客户满意度 | 第26页 |
| 3.2.4 本文所建生鲜农产品VRPTW优化模型 | 第26页 |
| 3.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 4 求解生鲜农产品VRPTW优化模型的遗传算法 | 第27-41页 |
| 4.1 标准遗传算法 | 第27-35页 |
| 4.1.1 遗传算法的产生与发展 | 第27-28页 |
| 4.1.2 遗传算法的编码 | 第28-29页 |
| 4.1.3 初始种群的生成 | 第29页 |
| 4.1.4 适应度函数 | 第29页 |
| 4.1.5 选择、交叉、变异操作 | 第29-31页 |
| 4.1.6 遗传算法的理论分析 | 第31-33页 |
| 4.1.7 遗传算法的基本流程 | 第33-34页 |
| 4.1.8 遗传算法的优缺点 | 第34-35页 |
| 4.2 遗传算法的改进 | 第35-40页 |
| 4.2.1 染色体编码 | 第35页 |
| 4.2.2 种群初始化 | 第35页 |
| 4.2.3 适应度函数及选择操作 | 第35-36页 |
| 4.2.4 自适应机制 | 第36-37页 |
| 4.2.5 交叉算子 | 第37-38页 |
| 4.2.6 变异算子 | 第38页 |
| 4.2.7 引入灾变算子 | 第38-39页 |
| 4.2.8 算法流程 | 第39-40页 |
| 4.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 5 算例测试与分析 | 第41-49页 |
| 5.1 算例一 | 第41-44页 |
| 5.1.1 实验数据 | 第41-42页 |
| 5.1.2 实验结果 | 第42-43页 |
| 5.1.3 结果分析 | 第43-44页 |
| 5.2 算例二 | 第44-48页 |
| 5.2.1 实验数据 | 第44-45页 |
| 5.2.2 实验结果 | 第45-47页 |
| 5.2.3 结果分析 | 第47-48页 |
| 5.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 6 总结与展望 | 第49-50页 |
| 6.1 总结 | 第49页 |
| 6.2 展望 | 第49-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 附录 | 第54页 |
| A. 作者在攻读学位期间已发表的论文 | 第54页 |
