| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 逆向物流与B2C电子商务逆向物流研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 逆向物流中心选址研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 研究内容、方法及技术路线 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究的主要内容及框架图 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第16-17页 |
| 1.4 论文主要创新 | 第17-18页 |
| 第2章 B2C电子商务逆向物流中心选址基本理论 | 第18-25页 |
| 2.1 B2C电子商务逆向物流基本理论 | 第18-21页 |
| 2.1.1 B2C电子商务与逆向物流概述 | 第18-19页 |
| 2.1.2 B2C电子商务环境下逆向物流产生的原因 | 第19-21页 |
| 2.2 逆向物流与低碳经济的互动关系分析 | 第21-22页 |
| 2.2.1 低碳经济对逆向物流的要求 | 第21-22页 |
| 2.2.2 逆向物流对低碳经济的影响和贡献 | 第22页 |
| 2.3 逆向物流中心选址相关理论 | 第22-24页 |
| 2.3.1 逆向物流中心的概念及功能 | 第22-23页 |
| 2.3.2 逆向物流中心合理选址的重要性 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 逆向物流中心选址模型与求解算法概述 | 第25-36页 |
| 3.1 逆向物流中心选址常用模型 | 第25-29页 |
| 3.1.1 连续点选址模型 | 第25-27页 |
| 3.1.2 离散点选址模型 | 第27-29页 |
| 3.2 逆向物流中心选址常用算法 | 第29-31页 |
| 3.3 粒子群优化算法（PSO） | 第31-35页 |
| 3.3.1 粒子群优化算法（PSO）基本思想 | 第31-32页 |
| 3.3.2 粒子群优化算法步骤 | 第32-33页 |
| 3.3.3 粒子群优化算法参数分析 | 第33-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 B2C电子商务逆向物流中心选址模型的构建 | 第36-43页 |
| 4.1 建模思想 | 第36-38页 |
| 4.2 选址模型的构建 | 第38-42页 |
| 4.2.1 模型假设 | 第39页 |
| 4.2.2 模型参数及符号 | 第39-40页 |
| 4.2.3 目标函数 | 第40-41页 |
| 4.2.4 约束条件 | 第41-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于PSO逆向物流中心选址模型的应用 | 第43-54页 |
| 5.1 案例背景 | 第43页 |
| 5.2 数据的获取 | 第43-47页 |
| 5.3 模型应用 | 第47-52页 |
| 5.3.1 模型参数 | 第47-49页 |
| 5.3.2 模型求解 | 第49-52页 |
| 5.4 计算结果及分析 | 第52-53页 |
| 5.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 研究成果和结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58-61页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62页 |