突发事件下冷链物流车辆路径再规划研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国内外冷链物流配送研究综述 | 第12-14页 |
| 1.3.2 突发事件下车辆路径问题研究综述 | 第14-15页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第15-16页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 2 冷链物流及车辆路径相关理论 | 第17-29页 |
| 2.1 冷链物流 | 第17-20页 |
| 2.1.1 冷链物流的定义 | 第17-18页 |
| 2.1.2 冷链物流的构成 | 第18-19页 |
| 2.1.3 冷链物流配送的特点 | 第19-20页 |
| 2.2 车辆路径问题 | 第20-28页 |
| 2.2.1 车辆路径问题的定义 | 第20-22页 |
| 2.2.2 车辆路径问题的分类 | 第22-23页 |
| 2.2.3 车辆路径问题的模型 | 第23-24页 |
| 2.2.4 车辆路径问题的求解算法 | 第24-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 3 突发事件下冷链物流车辆路径再规划模型 | 第29-37页 |
| 3.1 冷链物流车辆路径再规划问题的描述 | 第29-30页 |
| 3.2 再规划问题的一般假设和约束条件 | 第30-31页 |
| 3.2.1 一般假设 | 第30-31页 |
| 3.2.2 约束条件 | 第31页 |
| 3.3 再规划模型的参数设置 | 第31-32页 |
| 3.4 突发事件下冷链物流配送成本分析 | 第32-35页 |
| 3.5 再规划模型的建立 | 第35-36页 |
| 3.6 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 模型求解思路与算法设计 | 第37-45页 |
| 4.1 模型求解的思路 | 第37页 |
| 4.2 蚁群算法概述 | 第37-43页 |
| 4.2.1 蚁群算法的基本原理 | 第38-39页 |
| 4.2.2 蚁群算法的相关概念 | 第39-41页 |
| 4.2.3 蚁群算法的特点 | 第41-42页 |
| 4.2.4 蚁群算法的求解步骤 | 第42-43页 |
| 4.3 模型求解的算法设计 | 第43-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 实例分析 | 第45-55页 |
| 5.1 配送实例概述 | 第45-47页 |
| 5.2 蚁群算法求解 | 第47-50页 |
| 5.2.1 第一阶段求解 | 第47-48页 |
| 5.2.2 第二阶段求解 | 第48-50页 |
| 5.3 算法参数分析 | 第50-54页 |
| 5.3.1 信息启发因子α和期望启发式因子β | 第50-53页 |
| 5.3.2 信息素挥发系数ρ | 第53-54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 结论与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 研究结论 | 第55页 |
| 6.2 研究展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 附录A | 第59-68页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-70页 |
| 学位论文数据集 | 第70页 |
