物流配送调度优化模型的研究及应用
| 第1章 绪论 | 第1-18页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-16页 |
| ·问题分类 | 第12-13页 |
| ·国外研究现状 | 第13-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-16页 |
| ·本文研究内容 | 第16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 物流配送调度模型 | 第18-31页 |
| ·我国物流配送模式的分类 | 第18-20页 |
| ·从社会物流活动全过程看待配送模式分类 | 第18-19页 |
| ·从市场需求看待配送模式分类 | 第19-20页 |
| ·配送调度约束条件 | 第20-22页 |
| ·车辆约束 | 第21页 |
| ·顾客约束 | 第21-22页 |
| ·配送调度模型 | 第22-27页 |
| ·最短路模型 | 第22-24页 |
| ·单个配送中心多用户 | 第24-26页 |
| ·多个配送中心多用户 | 第26-27页 |
| ·约束模型 | 第27-29页 |
| ·车辆约束模型 | 第27-28页 |
| ·时间约束模型 | 第28-29页 |
| ·总结与下阶段工作展望 | 第29-31页 |
| 第3章 解决配送调度优化问题的算法描述 | 第31-47页 |
| ·遗传算法概述 | 第31-35页 |
| ·遗传算法的生物基础 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的基本思想和过程 | 第32-35页 |
| ·混合遗传算法的思想 | 第35-37页 |
| ·解决配送调度优化问题的改进混合遗传算法描述 | 第37-45页 |
| ·编码的确定 | 第38-39页 |
| ·适应度函数的确定 | 第39页 |
| ·产生初始种群 | 第39-40页 |
| ·满足约束模型的解决方案 | 第40-42页 |
| ·防止陷入局部最优的解决方案 | 第42-44页 |
| ·改进的混合遗传算法的参数设置 | 第44-45页 |
| ·算例实现 | 第45-47页 |
| 第4章 应用研究 | 第47-55页 |
| ·建立目标总体系 | 第47-48页 |
| ·数据处理描述 | 第48-51页 |
| ·实际业务数据描述 | 第48-49页 |
| ·实际业务数据转换处理 | 第49-51页 |
| ·程序数据结构的确定 | 第51-52页 |
| ·对比实现结果 | 第52-55页 |
| 第5章 结论 | 第55-56页 |
| ·论文难点 | 第55页 |
| ·总结和工作展望 | 第55-56页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 研究生履历 | 第61页 |
