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应急物流优化中的鲁棒双层规划模型研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第一章 绪论第11-25页
    1.1 研究背景及意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-12页
        1.1.2 研究意义第12-13页
    1.2 国内外研究的现状第13-19页
        1.2.1 应急物资布局问题第13-14页
        1.2.2 应急物资运输车辆调度问题第14-17页
        1.2.3 应急物流设施定位-路线安排问题第17-19页
    1.3 研究思路与方法第19-21页
        1.3.1 研究思路第19-20页
        1.3.2 研究方法第20-21页
    1.4 研究内容与创新点第21-25页
        1.4.1 研究的主要内容第21-24页
        1.4.2 研究的创新点第24-25页
第二章 相关概念与理论基础第25-39页
    2.1 应急物流系统第25-28页
        2.1.1 应急物流系统的运作过程第25-27页
        2.1.2 应急物流优化中的关键问题第27-28页
    2.2 双层优化理论第28-34页
        2.2.1 双层规划的基本概念第28-32页
        2.2.2 双层规划的基本解法第32-34页
    2.3 鲁棒优化理论第34-39页
        2.3.1 鲁棒优化第34-36页
        2.3.2 与其它不确定优化方法的比较第36-39页
第三章 应急物资布局的鲁棒双层优化模型第39-52页
    3.1 应急物资布局原则第39-41页
        3.1.1 应急物资设施的选址原则第39-40页
        3.1.2 应急物资配置的原则第40-41页
    3.2 构成应急物资布局的实体要素第41-43页
    3.3 问题的描述第43-44页
    3.4 应急LAP双层规划模型的建立第44-47页
        3.4.1 模型的假设条件第45页
        3.4.2 模型的参数与符号第45-46页
        3.4.3 模型的建立第46-47页
    3.5 应急LAP鲁棒双层规划模型的建立第47-51页
        3.5.1 需求不确定的LAP模型第47-49页
        3.5.2 路网不确定的LAP模型第49-51页
    3.6 本章小结第51-52页
第四章 应急物资布局的鲁棒双层优化模型求解第52-77页
    4.1 模型的转化第52-62页
        4.1.1 绝对鲁棒双层模型的转化第53-59页
        4.1.2 相对鲁棒双层模型的转化第59-62页
    4.2 模型的分析第62-65页
        4.2.1 模型结构的分析第63-65页
        4.2.2 模型求解框架第65页
    4.3 模型的求解第65-73页
        4.3.1 编码规则第66-68页
        4.3.2 初始化种群第68页
        4.3.3 适应度函数第68-69页
        4.3.4 遗传操作第69-70页
        4.3.5 约束条件的处理第70-71页
        4.3.6 算法设计流程第71-73页
    4.4 实例分析第73-76页
    4.5 本章小结第76-77页
第五章 应急物资运输车辆调度的鲁棒双层优化模型第77-88页
    5.1 问题的描述第77-78页
    5.2 需求不确定的VRP模型第78-80页
        5.2.1 模型的假设条件第78页
        5.2.2 模型的参数与符号第78-79页
        5.2.3 模型的建立第79-80页
    5.3 模型的求解第80-84页
        5.3.1 模型的转化第81页
        5.3.2 模型的求解策略第81-83页
        5.3.3 算法设计流程第83-84页
    5.4 实例分析第84-87页
    5.5 本章小结第87-88页
第六章 应急物流设施定位-路线安排的鲁棒双层优化模型第88-112页
    6.1 问题的提出第88-89页
    6.2 需求不确定的应急LRP模型第89-95页
        6.2.1 模型的假设条件第90页
        6.2.2 模型的参数与符号第90-91页
        6.2.3 模型的建立第91-93页
        6.2.4 含随机机会约束的应急LRP模型第93-95页
    6.3 考虑路径风险的需求不确定应急LRP模型第95-100页
        6.3.1 模型的假设条件第96页
        6.3.2 模型的参数与符号第96-97页
        6.3.3 模型的建立第97-100页
    6.4. 模型的转化第100-102页
    6.5 模型的求解第102-107页
        6.5.1 染色体编码第102页
        6.5.2 初始化种群和适应度函数第102-103页
        6.5.3 遗传操作第103页
        6.5.4 下层规划的求解第103-105页
        6.5.5 算法设计流程第105-107页
    6.6 实例分析第107-111页
    6.7 本章小结第111-112页
第七章 研究总结与展望第112-114页
    7.1 研究工作总结第112-113页
    7.2 研究展望第113-114页
参考文献第114-123页
发表论文情况第123-124页
致谢第124页

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