| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·粮食物流的现状 | 第12-13页 |
| ·粮食物流车辆货物跟踪 | 第13-14页 |
| ·车辆路径优化 | 第14页 |
| ·粮食物流信息化 | 第14-15页 |
| ·GIS 引入粮食物流的研究现状 | 第15页 |
| ·存在的问题分析 | 第15-16页 |
| ·本文研究的内容 | 第16-17页 |
| 第二章 粮食物流配送车辆路径规划问题模型分析 | 第17-23页 |
| ·粮食物流配送车辆路径规划问题 | 第17-19页 |
| ·车辆路径规划问题的分类 | 第17页 |
| ·粮食物流配送路径规划问题描述 | 第17-19页 |
| ·GIS 进行粮食物流配送路径规划的原理 | 第19-20页 |
| ·粮食物流配送路径规划模型 | 第20-21页 |
| ·粮食物流配送车辆路径优化原则 | 第21页 |
| ·车辆路径优化问题求解方法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 带时间窗的粮食物流车辆路径问题的粒子群算法 | 第23-35页 |
| ·带时间窗的粮食物流车辆路径问题概述 | 第23页 |
| ·时间窗口的分类 | 第23-25页 |
| ·带时间窗的粮食物流车辆路径问题的描述及数学模型 | 第25-26页 |
| ·粒子群算法求解带时间窗的粮食物流车辆路径问题 | 第26-32页 |
| ·粒子群算法(Particle Swarm Optimization) | 第26-28页 |
| ·构造粒子表达式 | 第28-29页 |
| ·粒子的适应值函数 | 第29页 |
| ·自适应惯性权重调整粒子群算法 | 第29-30页 |
| ·算法的实现过程 | 第30-32页 |
| ·算例与结果分析 | 第32-34页 |
| ·算例1 | 第32-33页 |
| ·算例2 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 GIS 及粮食物流跟踪技术的研究 | 第35-46页 |
| ·GIS 引入及意义 | 第35-39页 |
| ·地理信息系统概述 | 第35-37页 |
| ·GIS 在粮食物流中的应用 | 第37-38页 |
| ·GIS 引入粮食物流的意义 | 第38-39页 |
| ·构建拓扑图 | 第39-42页 |
| ·GIS 的数据模型及组织 | 第39-41页 |
| ·拓扑结构的构建 | 第41-42页 |
| ·GIS 的显示技术 | 第42-44页 |
| ·粮食物流跟踪技术 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 基于GIS 的粮食物流信息平台的分析与设计 | 第46-59页 |
| ·背景 | 第46-47页 |
| ·信息平台的总体分析设计 | 第47-48页 |
| ·信息平台的功能设计 | 第48-50页 |
| ·数据库系统分析与设计 | 第50-52页 |
| ·模型库系统分析与设计 | 第52-54页 |
| ·粮食运输车辆货物实时跟踪 | 第52页 |
| ·粮食运输车辆路径规划模型 | 第52-53页 |
| ·模型库管理系统 | 第53-54页 |
| ·平台系统实现架构分析 | 第54-55页 |
| ·信息平台的实现 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59页 |
| ·今后工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 个人简历 | 第66页 |
