生鲜食品配送中心选址研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-13页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第13-14页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第13页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 研究内容与框架 | 第16-18页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4.2 论文研究框架 | 第17-18页 |
| 1.5 论文研究方法 | 第18-20页 |
| 2 生鲜食品配送中心选址相关理论 | 第20-32页 |
| 2.1 生鲜食品配送中心概述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 生鲜食品配送中心特点 | 第20-21页 |
| 2.1.2 生鲜食品配送中心类型 | 第21页 |
| 2.1.3 生鲜食品配送中心的作用 | 第21-22页 |
| 2.1.4 生鲜食品配送中心的运作模式 | 第22-23页 |
| 2.2 生鲜食品配送中心选址概述 | 第23-27页 |
| 2.2.1 生鲜食品配送中心选址的原则 | 第23-24页 |
| 2.2.2 生鲜食品配送中心选址的影响因素 | 第24-25页 |
| 2.2.3 生鲜食品配送中心选址的程序 | 第25-27页 |
| 2.3 配送中心选址的常用方法 | 第27-31页 |
| 2.3.1 单一配送中心的选址方法 | 第27-29页 |
| 2.3.2 多配送中心的选址方法 | 第29-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 生鲜食品配送中心选址模型构建 | 第32-46页 |
| 3.1 生鲜食品需求量预测 | 第32-38页 |
| 3.1.1 灰色系统预测方法 | 第34-37页 |
| 3.1.2 马尔可夫预测方法 | 第37-38页 |
| 3.1.3 灰色-马尔可夫组合模型预测方法 | 第38页 |
| 3.2 生鲜食品配送中心选址模型的构建 | 第38-45页 |
| 3.2.1 模型的基本假设 | 第39-41页 |
| 3.2.2 模型参数的确定 | 第41-42页 |
| 3.2.3 选址模型的建立 | 第42-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 生鲜食品配送中心选址模型的求解 | 第46-53页 |
| 4.1 免疫克隆算法思想 | 第46-47页 |
| 4.2 免疫克隆算法基本步骤 | 第47-49页 |
| 4.3 免疫克隆算法设计 | 第49-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 5 实例应用 | 第53-68页 |
| 5.1 企业情况介绍与需求量预测 | 第53-60页 |
| 5.1.1 企业情况介绍 | 第53-55页 |
| 5.1.2 生鲜食品需求量预测 | 第55-60页 |
| 5.2 数学模型的求解 | 第60-67页 |
| 5.2.1 选址模型的参数分析 | 第60-61页 |
| 5.2.2 基于免疫克隆算法的Matlab求解 | 第61-64页 |
| 5.2.3 结果的灵敏度分析 | 第64-67页 |
| 5.3 本章小结 | 第67-68页 |
| 6 结论与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 本文结论 | 第68页 |
| 6.2 本文展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
