| 摘要 | 第2-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 1. 绪论 | 第16-31页 |
| 1.1 选题背景 | 第16-23页 |
| 1.1.1 我国物流产业发展现状及趋势 | 第16-19页 |
| 1.1.2 中小企业物流企业的发展现状及问题 | 第19-20页 |
| 1.1.3 物流服务平台建设现状及问题 | 第20-23页 |
| 1.2 问题的提出与研究意义 | 第23-25页 |
| 1.2.1 问题提出 | 第23-24页 |
| 1.2.2 研究对象的界定 | 第24-25页 |
| 1.2.3 研究意义 | 第25页 |
| 1.3 研究的内容和技术路线 | 第25-29页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第25-27页 |
| 1.3.2 研究方法及技术路线 | 第27-28页 |
| 1.3.3 论文章节结构及内容安排 | 第28-29页 |
| 1.4 主要创新点 | 第29-31页 |
| 2. 文献综述及相关理论研究 | 第31-60页 |
| 2.1 总述 | 第31-35页 |
| 2.1.1 信息技术带来的管理变革 | 第31-33页 |
| 2.1.2 问题综述 | 第33-35页 |
| 2.2 动态联盟理论述评 | 第35-39页 |
| 2.2.1 动态联盟的研究述评 | 第35-38页 |
| 2.2.2 物流动态联盟研究述评 | 第38-39页 |
| 2.3 云物流理论研究 | 第39-46页 |
| 2.3.1 云计算基本理论 | 第40-41页 |
| 2.3.2 云计算的物流应用研究述评 | 第41-44页 |
| 2.3.3 云物流的关键技术 | 第44-45页 |
| 2.3.4 物流资源虚拟化研究述评 | 第45-46页 |
| 2.4 DWV3理论研究 | 第46-49页 |
| 2.4.1 DWV3系统的提出及其内涵 | 第46-49页 |
| 2.4.2 DWV3方法物流领域的应用与发展 | 第49页 |
| 2.5 物流协同管理理论研究 | 第49-54页 |
| 2.5.1 协同管理理论述评 | 第50-52页 |
| 2.5.2 物流协同管理研究述评 | 第52-54页 |
| 2.6 Web服务组合理论研究 | 第54-59页 |
| 2.6.1 Web服务组合的研究述评 | 第55-57页 |
| 2.6.2 物流服务组合研究述评 | 第57-59页 |
| 2.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 3. 基于DWV3的义乌小商品集散型物流特征研究 | 第60-75页 |
| 3.1 小商品集散型物流特征调查研究 | 第60-65页 |
| 3.1.1 小商品专业市场的转型升级现状 | 第60-61页 |
| 3.1.2 小商品专业市场物流系统概况 | 第61页 |
| 3.1.3 基于DWV3的调研方法、对象及内容 | 第61-65页 |
| 3.2 基于DWV3的义乌小商品专业市场物流调研结果 | 第65-73页 |
| 3.2.1 义乌小商品专业市场物流系统的发展背景 | 第65-66页 |
| 3.2.2 基于DWV3的义乌物流系统特征提取 | 第66-67页 |
| 3.2.3 义乌小商品集散型物流系统特征总结 | 第67-72页 |
| 3.2.4 基于云平台的集散型物流系统升级目标 | 第72-73页 |
| 3.3 本章小结 | 第73-75页 |
| 4. 集散型物流服务云平台构建 | 第75-99页 |
| 4.1 集散型物流服务云的框架设计 | 第75-88页 |
| 4.1.1 物流服务云的实现原理和流程要素 | 第77-79页 |
| 4.1.2 物流云服务的软硬件服务需求 | 第79-82页 |
| 4.1.3 物流服务云平台的基本要求 | 第82-85页 |
| 4.1.4 物流云服务平台运营管理内容 | 第85-88页 |
| 4.2 集散型物流服务云平台架构设计 | 第88-97页 |
| 4.2.1 物流云服务平台的技术框架 | 第89-92页 |
| 4.2.2 物流云服务的交互流程及其传导机理 | 第92-93页 |
| 4.2.3 物流服务云平台的软件服务定制原理 | 第93-95页 |
| 4.2.4 物流服务云平台的物流交易服务原理 | 第95-97页 |
| 4.3 物流服务云平台的资源虚拟化与协同管理 | 第97-98页 |
| 4.3.1 物流服务云平台的物流资源虚拟化先关技术 | 第97页 |
| 4.3.2 物流云平台资源协同管理与优化配置 | 第97-98页 |
| 4.4 本章小结 | 第98-99页 |
| 5. 云环境下集散型国际船运协同模型与优化算法研究 | 第99-140页 |
| 5.1 基于物流云平台的集散型国际船运服务运作模式 | 第99-104页 |
| 5.1.1 集散型国际船运服务的服务流程 | 第99-100页 |
| 5.1.2 集散型船运服务的现状及问题 | 第100页 |
| 5.1.3 集散型船运服务协同的云计算技术采纳 | 第100-101页 |
| 5.1.4 集散型船运服务能力与需求的本体表达 | 第101-102页 |
| 5.1.5 运输协同资源匹配方法概括 | 第102-104页 |
| 5.2 协同参与成员的信任类别及协同模式定义 | 第104-107页 |
| 5.2.1 信任型协同参与成员 | 第104-106页 |
| 5.2.2 半信任型协同参与成员 | 第106页 |
| 5.2.3 信任型、半信任型、混合信任型协同模式 | 第106-107页 |
| 5.3 云环境下的集散型国际船运资源配置优化模型 | 第107-116页 |
| 5.3.0 船运资源配置范围划定及其优化目标 | 第107-108页 |
| 5.3.1 云协同匹配中心的资源匹配过程 | 第108-110页 |
| 5.3.2 符号定义 | 第110-111页 |
| 5.3.3 半信型任协同模型的构建 | 第111-112页 |
| 5.3.4 信任型协同模型的构建 | 第112-113页 |
| 5.3.5 混合信任型协同模型的构建 | 第113-116页 |
| 5.4 基于产生式规则资源分配预处理 | 第116-122页 |
| 5.4.1 船运协同匹配预处理方法简介 | 第117-118页 |
| 5.4.2 产生式规则的表达 | 第118-120页 |
| 5.4.3 集散型海运服务模型的产生式专家规则表达 | 第120-122页 |
| 5.5 基于遗传算法需求重构求协同模型求解设计 | 第122-126页 |
| 5.5.1 编码与解码 | 第123-124页 |
| 5.5.2 适应度函数 | 第124-125页 |
| 5.5.3 选择 | 第125页 |
| 5.5.4 交叉与变异 | 第125-126页 |
| 5.6 云环境下集散型物流服务协同案例研究 | 第126-134页 |
| 5.6.1 小商品出口集装箱船运服务协同案例描述及数据来源 | 第126-128页 |
| 5.6.2 仿真实验及结果 | 第128-132页 |
| 5.6.3 三种模型的仿真结果比较与讨论 | 第132-133页 |
| 5.6.4 模型有效性分析 | 第133-134页 |
| 5.7 本章小结 | 第134-140页 |
| 6. 云环境下基于能力互补的物流Web服务组合研究 | 第140-169页 |
| 6.1 云环境下物流Web服务发现与组合原理 | 第140-146页 |
| 6.1.1 技术支撑及其实现原理 | 第141-142页 |
| 6.1.2 物流Web服务动态组合方法简介 | 第142-144页 |
| 6.1.3 物流Web组合服务商选择 | 第144-146页 |
| 6.2 构建云环境下物流Web服务动态组合模型 | 第146-157页 |
| 6.2.1 模型假设 | 第147页 |
| 6.2.2 符号定义 | 第147-149页 |
| 6.2.3 模型构建 | 第149-154页 |
| 6.2.4 互补度系数的定义 | 第154-157页 |
| 6.3 基于改进粒子群算法的最优服务组合算法研究 | 第157-162页 |
| 6.3.1 粒子群多目标优化算法 | 第157-159页 |
| 6.3.2 粒子群算法的编码及求解 | 第159-162页 |
| 6.3.3 非支配解排序方法 | 第162页 |
| 6.4 云环境下面向小商品国际采购物流的案例研究 | 第162-168页 |
| 6.4.1 小商品国际采购物流服务的工作流模型 | 第163-164页 |
| 6.4.2 国际物流流程及仿真数据来源 | 第164-165页 |
| 6.4.3 MATLAB仿真及结果讨论 | 第165-168页 |
| 6.5 本章小结 | 第168-169页 |
| 7. 基于物流云平台的集散型物流服务模式探索 | 第169-179页 |
| 7.1 云发商业模式机理 | 第169-170页 |
| 7.2 云物流服务应用研究 | 第170-172页 |
| 7.2.1 传统物流服务模式 | 第170-171页 |
| 7.2.2 云物流服务应用 | 第171-172页 |
| 7.3 基于云平台的集散型物流服务模式研究 | 第172-177页 |
| 7.3.1 物流基础设施即服务(LIaaS)模式 | 第172-173页 |
| 7.3.2 物流解决方案即服务(LSaaS)模式 | 第173-177页 |
| 7.4 云环境下关于集散型物流服务管理启示 | 第177-178页 |
| 7.5 本章小结 | 第178-179页 |
| 8. 总结与展望 | 第179-182页 |
| 8.1 论文的主要研究结论 | 第179-180页 |
| 8.2 论文研究的不足 | 第180-181页 |
| 8.3 研究展望 | 第181-182页 |
| 参考文献 | 第182-198页 |
| 附录 部分核心Matlab源代码 | 第198-208页 |
| 攻读博士学位期间发表及录用的学术论文 | 第208-209页 |
| 攻读博士学位期间参与的课题研究 | 第209-210页 |
| 致谢 | 第210-211页 |
