基于B2C电子商务模式的物流网络优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.2 现有研究存在的问题 | 第13页 |
| 1.3 研究内容与主要框架 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第14-15页 |
| 1.3.3 研究的结构框架 | 第15-16页 |
| 2 B2C电子商务物流网络分析 | 第16-27页 |
| 2.1 B2C电子商务概述 | 第16-18页 |
| 2.1.1 B2C电子商务的定义与特点 | 第16-17页 |
| 2.1.2 B2C电子商务的发展现状 | 第17-18页 |
| 2.2 物流网络概述 | 第18-19页 |
| 2.2.1 物流网络的定义 | 第18-19页 |
| 2.2.2 物流网络的结构 | 第19页 |
| 2.3 研究综述 | 第19-26页 |
| 2.3.1 电子商务下的物流配送模式研究 | 第19-22页 |
| 2.3.2 物流配送模型基本算法 | 第22-24页 |
| 2.3.3 路径优化模型算法 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 电子商务物流网络研究 | 第27-51页 |
| 3.1 电子商务物流配送网络拓扑结构设计 | 第27-29页 |
| 3.2 电子商务物流配送网络模型的建立 | 第29-39页 |
| 3.2.1 模型设计的思想 | 第29页 |
| 3.2.2 单位面积订单数量统计模型 | 第29-31页 |
| 3.2.3 物流配送节点的服务能力的模型建立 | 第31-33页 |
| 3.2.4 交通拥堵模型 | 第33-34页 |
| 3.2.5 物流配送成本最小模型 | 第34-39页 |
| 3.3 与网格聚类相结合的混合遗传禁忌搜索算法 | 第39-50页 |
| 3.3.1 本文的算法设计思路 | 第39-41页 |
| 3.3.2 改进的基于网格聚类算法 | 第41-42页 |
| 3.3.3 混合算法的步骤优化 | 第42-46页 |
| 3.3.4 算法实现 | 第46-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 实例分析 | 第51-55页 |
| 4.1 实例问题描述 | 第51页 |
| 4.2 基础数据的准备 | 第51-52页 |
| 4.3 数据参数的设置 | 第52页 |
| 4.4 算法参数设置 | 第52-53页 |
| 4.5 优化结果的导出 | 第53页 |
| 4.6 优化结果对照 | 第53-55页 |
| 5 结论与展望 | 第55-56页 |
| 5.1 结论 | 第55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 附录 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间取得成果 | 第62页 |
