基于聚类—遗传混合算法的物流配送路径优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 引言 | 第11-12页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究的背景和意义 | 第12-16页 |
| ·研究的背景 | 第12-14页 |
| ·研究的意义 | 第14-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-19页 |
| ·配送路径优化的研究现状 | 第16-18页 |
| ·求解算法的研究现状 | 第18-19页 |
| ·本文的主要工作及组织结构 | 第19-21页 |
| 2 配送中心基本理论 | 第21-26页 |
| ·配送与配送中心概述 | 第21-24页 |
| ·配送 | 第21-22页 |
| ·配送中心 | 第22-24页 |
| ·物流配送路径优化研究 | 第24-26页 |
| ·配送路径优化的概念 | 第24-25页 |
| ·配送路径优化的意义 | 第25-26页 |
| 3 配送路径优化的聚类分析和遗传算法 | 第26-38页 |
| ·配送路径优化的聚类分析 | 第26-32页 |
| ·聚类分析概述 | 第26页 |
| ·聚类分析数据类型 | 第26-28页 |
| ·主要聚类算法 | 第28-30页 |
| ·配送路径优化问题的聚类分析 | 第30-32页 |
| ·配送路径优化的遗传算法 | 第32-36页 |
| ·遗传算法的基本原理 | 第32-35页 |
| ·遗传算法的特点和缺陷 | 第35-36页 |
| ·配送路径优化的遗传算法 | 第36-38页 |
| 4 配送路径优化问题及求解数学模型 | 第38-45页 |
| ·配送路径优化问题概述 | 第38-39页 |
| ·配送路径优化问题的数学模型 | 第39-40页 |
| ·符号定义 | 第39页 |
| ·数学模型 | 第39-40页 |
| ·流程图 | 第40页 |
| ·配送路径优化问题的求解方法 | 第40-45页 |
| ·精确算法 | 第41-42页 |
| ·启发式算法 | 第42-45页 |
| 5 基于聚类-遗传算法的配送路径优化模型的建立 | 第45-54页 |
| ·聚类-遗传算法 | 第45-49页 |
| ·聚类-遗传算法的基本流程 | 第45-46页 |
| ·编码方式 | 第46页 |
| ·种群初始化 | 第46页 |
| ·适应度函数选择 | 第46-47页 |
| ·选择操作 | 第47页 |
| ·交叉操作 | 第47-48页 |
| ·变异操作 | 第48页 |
| ·终止规则 | 第48-49页 |
| ·聚类—遗传算法的基本步骤 | 第49页 |
| ·基于聚类-遗传算法的优化模型 | 第49-51页 |
| ·基于聚类-遗传算法优化模型的建立 | 第49-50页 |
| ·基于聚类-遗传算法优化模型的分析 | 第50-51页 |
| ·实例应用 | 第51-54页 |
| 6 结论与展望 | 第54-56页 |
| ·研究结论 | 第54-55页 |
| ·研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 作者简介 | 第61页 |
| 读研期间公开发表的学术论文 | 第61页 |
