摘要 | 第1-4页 |
ABSTRACT | 第4-10页 |
第一章 绪论 | 第10-19页 |
·立题背景与研究意义 | 第10-11页 |
·为什么要进行物流配送区域划分研究 | 第10页 |
·物流配送区域划分的研究意义 | 第10-11页 |
·文献综述 | 第11-16页 |
·国外学者研究现状 | 第12-14页 |
·国内学者研究现状与分析 | 第14-16页 |
·论文的主要工作与研究内容 | 第16-17页 |
·论文的主要工作 | 第16页 |
·论文的主要内容 | 第16-17页 |
·论文的创新点 | 第17页 |
·本章小结 | 第17-19页 |
第二章 区域划分相关算法及模型理论 | 第19-39页 |
·CLARK-WRIGHT 节约里程算法 | 第19-20页 |
·线性规划理论及数学模型的建立 | 第20-23页 |
·线性规划问题数学模型的组成要素及含义 | 第21页 |
·线性规划问题数学模型的建立 | 第21-23页 |
·离散点选址区域划分模型 | 第23-27页 |
·覆盖模型 | 第23-26页 |
·P—中值模型 | 第26-27页 |
·聚类算法 | 第27-32页 |
·聚类统计量 | 第28-30页 |
·系统聚类法 | 第30-31页 |
·动态聚类法 | 第31-32页 |
·网格聚类法 | 第32页 |
·最小支撑树算法 | 第32-33页 |
·泰森多边形理论 | 第33-34页 |
·遗传算法 | 第34-38页 |
·遗传算法的基本原理 | 第34-35页 |
·遗传算法的内容 | 第35-37页 |
·遗传算法的特点 | 第37-38页 |
·本章小结 | 第38-39页 |
第三章 基于相应算法理论的物流配送区域划分 | 第39-55页 |
·基于离散点选址模型的物流配送区域划分 | 第39-43页 |
·覆盖模型在配送区域划分中的应用 | 第39-41页 |
·P—中值模型在配送区域划分中的应用 | 第41-43页 |
·基于系统聚类法和动态聚类法的物流配送区域划分 | 第43-48页 |
·系统聚类法在区域划分中的应用 | 第43-45页 |
·动态聚类法在区域划分中的应用 | 第45-48页 |
·基于最小支撑树算法的物流配送区域划分 | 第48-51页 |
·基于最小支撑树的配送区域划分描述 | 第48-49页 |
·最小支撑树算法在配送区域划分中的应用 | 第49-51页 |
·基于泰森多边形理论的物流配送区域划分 | 第51-54页 |
·泰森多边形相关算法概述 | 第52-53页 |
·泰森多边形理论在区域划分中的应用 | 第53-54页 |
·本章小结 | 第54-55页 |
第四章 基于遗传算法的物流配送区域划分 | 第55-77页 |
·物流配送区域划分概述 | 第55-61页 |
·基于中转站的物流配送区域规划 | 第55-60页 |
·基于有道路权值的边界物流配送区域划分 | 第60-61页 |
·遗传算法应用研究 | 第61-71页 |
·遗传算法的数学基础 | 第61-63页 |
·基本遗传算法的组成 | 第63-69页 |
·遗传算法的收敛性分析及改进 | 第69-71页 |
·基于遗传算法的物流配送区域划分 | 第71-76页 |
·编码方式的设计 | 第71-72页 |
·适应度函数及相应算子的设计 | 第72-74页 |
·中转站固定的物流配送区域划分遗传算法流程 | 第74-76页 |
·应用遗传算法进行中转站不固定的物流配送区域划分 | 第76页 |
·本章小结 | 第76-77页 |
第五章 实证分析——应用聚类和遗传算法划分物流配送区域 | 第77-96页 |
·背景分析 | 第77-79页 |
·行业背景 | 第77-79页 |
·物流配送区域划分状况分析 | 第79页 |
·基于聚类的配送单元划分 | 第79-81页 |
·物流配送区域划分模型的建立 | 第81-85页 |
·物流配送区域划分求解思路 | 第81页 |
·物流配送区域划分的变量定义 | 第81-83页 |
·模型参数及运筹学模型的建立 | 第83-85页 |
·应用遗传算法求解运筹学模型 | 第85-87页 |
·求解配送区域划分模型的算法步骤 | 第86页 |
·遗传算法的求解流程 | 第86-87页 |
·模型仿真计算及分析 | 第87-95页 |
·模型求解相关数据 | 第88-90页 |
·模型求解结果及分析 | 第90-95页 |
·遗传算法求解模型与其他相关方法比较分析 | 第95页 |
·本章小结 | 第95-96页 |
第六章 总结与展望 | 第96-98页 |
·全文总结 | 第96-97页 |
·工作展望 | 第97-98页 |
致谢 | 第98-99页 |
参考文献 | 第99-102页 |
在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第102页 |