| 内容摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 课题概述 | 第8-15页 |
| ·课题来源 | 第8页 |
| ·课题研究背景概述 | 第8-11页 |
| ·物流的发展简述 | 第8-9页 |
| ·我国物流的现状和存在问题 | 第9-11页 |
| ·研究的意义和目的 | 第11-12页 |
| ·研究工作的思路 | 第12-13页 |
| ·主要工作和论文的组织 | 第13-15页 |
| 第2章 理论基础和研究现状的介绍 | 第15-30页 |
| ·循环物流概述 | 第15-17页 |
| ·物流成本和物流仿真 | 第17-21页 |
| ·离散事件系统仿真 | 第21-27页 |
| ·智能优化算法 | 第27-30页 |
| 第3章 循环物流系统仿真的前提和优化算法 | 第30-47页 |
| ·循环物流系统仿真的前提 | 第30-31页 |
| ·蚁群算法 | 第31-35页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第32-33页 |
| ·简单蚁群算法的流程 | 第33-34页 |
| ·蚁群算法的基本特征 | 第34-35页 |
| ·遗传算法 | 第35-38页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的原理和特点 | 第36-37页 |
| ·遗传算法的一般步骤 | 第37-38页 |
| ·优化算法——融入遗传算法的蚁群算法（GAAA 算法） | 第38-43页 |
| ·蚁群算法的改进方向 | 第38-40页 |
| ·信息素的更新策略 | 第40页 |
| ·融入遗传算法的交叉、变异策略 | 第40-43页 |
| ·GAAA 算法在循环物流车辆配送中的优化分析 | 第43-45页 |
| ·算法的对比分析 | 第45-47页 |
| 第4章 循环物流系统的成本模型 | 第47-53页 |
| ·循环物流系统成本的界定 | 第47页 |
| ·物流配送成本模型的建立 | 第47-49页 |
| ·问题的描述 | 第47-48页 |
| ·配送车辆成本 | 第48页 |
| ·车辆装载容量约束 | 第48-49页 |
| ·时间约束 | 第49页 |
| ·物流配送综合指标 | 第49页 |
| ·物流回收成本模型的建立 | 第49-50页 |
| ·逆向物流分类 | 第49-50页 |
| ·物流回收成本模型 | 第50页 |
| ·库存/仓储成本模型 | 第50-51页 |
| ·配送/回收模型的整合和优化 | 第51-53页 |
| ·物流回收收益模型 | 第51-52页 |
| ·配送/回收的物流成本模型及优化 | 第52-53页 |
| 第5章 仿真系统的规划和实现 | 第53-69页 |
| ·仿真系统的规划和框架 | 第53-55页 |
| ·系统概况 | 第53页 |
| ·设计原则 | 第53-54页 |
| ·总体框架 | 第54-55页 |
| ·仿真系统的实现 | 第55-66页 |
| ·系统实现的关键技术 | 第55-57页 |
| ·仿真核心模块及其相互关系 | 第57-58页 |
| ·仿真策略和GAAA 算法的应用 | 第58-59页 |
| ·仿真系统的功能实现 | 第59-66页 |
| ·实验结果比较 | 第66-69页 |
| 第6章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·工作总结 | 第69-70页 |
| ·进一步研究的方向 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 后记 | 第74-75页 |