| 中文摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-12页 |
| ·研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·论文的主要内容 | 第11-12页 |
| 2 选址一运输路线安排问题研究综述 | 第12-21页 |
| ·LRP与 LAP、VRP—物流系统的集成 | 第12-16页 |
| ·选址一配给问题(Location—Allocation Problem，LAP) | 第12-13页 |
| ·车辆路径问题(Vehicle Routing Problem，VRP) | 第13-14页 |
| ·选址—路线安排问题(Location—Routing Problem，LRP) | 第14-16页 |
| ·LRP的研究现状 | 第16-17页 |
| ·LRP的分类 | 第17-18页 |
| ·LRP的算法 | 第18-19页 |
| ·LRP的研究动向 | 第19-21页 |
| 3 组合优化问题和启发式算法 | 第21-43页 |
| ·组合优化问题及其分类 | 第21-23页 |
| ·组合优化问题的定义 | 第21-22页 |
| ·组合优化问题的分类 | 第22-23页 |
| ·不确定性组合优化问题建模分类 | 第23-28页 |
| ·期望值模型 | 第23-24页 |
| ·机会约束规划模型 | 第24-26页 |
| ·相关机会规划模型 | 第26-28页 |
| ·随机模拟 | 第28-30页 |
| ·启发式算法 | 第30-43页 |
| ·遗传算法 | 第32-36页 |
| ·人工神经网络算法 | 第36-39页 |
| ·爬山算法 | 第39-40页 |
| ·复合遗传算法 | 第40-43页 |
| 4 不确定性 LRP的随机机会约束规划模型及算法 | 第43-62页 |
| ·问题的描述 | 第43-44页 |
| ·模型的适用范围 | 第43页 |
| ·模型的目标体系 | 第43页 |
| ·基本假设 | 第43-44页 |
| ·LRP数学模型 | 第44-46页 |
| ·模型的参数 | 第44-45页 |
| ·模型的决策变量 | 第45页 |
| ·模型的建立 | 第45-46页 |
| ·模型的算法设计 | 第46-51页 |
| ·算法描述 | 第47-51页 |
| ·仿真实例分析 | 第51-62页 |
| 5 不确定性 LRP的随机相关机会约束规划模型及算法 | 第62-67页 |
| ·模型的建立 | 第62-63页 |
| ·模型的算法设计 | 第63-64页 |
| ·仿真实例分析 | 第64-67页 |
| 6 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·全文工作总结 | 第67页 |
| ·研究工作展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-71页 |
| 作者简历 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |
