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基于遗传算法的装配式预制构件配送模型研究

摘要第4-5页
abstract第5页
1 绪论第9-19页
    1.1 研究背景及意义第9-12页
        1.1.1 研究背景第9-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 国外研究现状第12-13页
        1.2.2 国内研究现状第13-16页
    1.3 研究内容及研究框架第16-19页
        1.3.1 研究内容第16-17页
        1.3.2 研究框架第17-19页
2 预制构件配送理论第19-24页
    2.1 物流配送基础理论第19-21页
        2.1.1 物流配送基本理论第19-20页
        2.1.2 物流配送车辆调度问题第20-21页
    2.2 预制构件配送理论第21-23页
        2.2.1 装配式预制构件配送特性第21-22页
        2.2.2 预制构件车辆调度理论第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
3 预制构件车辆调度模型建立第24-38页
    3.1 基本情况第24-25页
    3.2 预制构件配送与传统物流配送的区别第25-26页
    3.3 建立模型前提条件第26-27页
    3.4 构建模型第27-37页
        3.4.1 模型中各参数含义第27-29页
        3.4.2 参数的推导第29-33页
        3.4.3 模型优化目标第33-37页
    3.5 本章小结第37-38页
4 调度模型求解第38-48页
    4.1 遗传算法第38-42页
        4.1.1 遗传算法简介第38-39页
        4.1.2 遗传算法流程第39-40页
        4.1.3 遗传算法的特点第40-42页
    4.2 遗传算法与爬山算法相结合第42-47页
        4.2.1 遗传算法改进思路第42页
        4.2.2 爬山算法简介第42-43页
        4.2.3 混合算法第43-47页
    4.3 本章小结第47-48页
5 混合算法求解预制构件配送模型第48-57页
    5.1 混合算法求解预制构件配送模型步骤第48-52页
        5.1.1 对车辆调度方案进行编码第48-49页
        5.1.2 适应值函数的选取第49-50页
        5.1.3 爬山操作与遗传操作第50-52页
    5.2 实例分析第52-56页
        5.2.1 算例构建第52-53页
        5.2.2 求解算例第53-56页
    5.3 本章小结第56-57页
6 结论与展望第57-59页
    6.1 结论第57-58页
    6.2 展望第58-59页
参考文献第59-63页
攻读硕士期间发表的论文及所取得的研究成果第63-64页
致谢第64-65页

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