需求波动下的大规模多车场车辆调度方法研究
| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-16页 |
| ·问题背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-12页 |
| ·多车场车辆调度问题研究现状 | 第8-10页 |
| ·多周期车辆路径问题研究现状 | 第10页 |
| ·聚类技术在车辆调度问题中应用的研究现状 | 第10-12页 |
| ·当前研究存在问题分析 | 第12-13页 |
| ·本文研究思路和采用的方法 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作 | 第14-16页 |
| 第二章 多车场车辆路径调度问题及求解方法概述 | 第16-25页 |
| ·多车场车辆路径问题 | 第16-18页 |
| ·定义 | 第16-17页 |
| ·模型建立 | 第17-18页 |
| ·动态的多周期车辆路径问题 | 第18-20页 |
| ·问题阐述 | 第18页 |
| ·问题特性 | 第18-20页 |
| ·本文涉及的求解方法基础 | 第20-24页 |
| ·模糊聚类方法 | 第21-22页 |
| ·启发式算法概述 | 第22-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 双层模糊聚类下单周期多车场车辆路径问题 | 第25-39页 |
| ·问题描述 | 第25页 |
| ·双层模糊聚类框架的提出 | 第25-27页 |
| ·上层静态聚类方法 | 第26-27页 |
| ·下层模糊聚类算法 | 第27页 |
| ·下层模糊聚类算法的实现步骤 | 第27-32页 |
| ·模糊聚类决策变量分析 | 第27-28页 |
| ·聚类决策变量的处理 | 第28-30页 |
| ·模糊相似度计算 | 第30-31页 |
| ·基于模糊相似度的客户聚类算法 | 第31-32页 |
| ·基于遗传算法的面向客户群车辆路径求解方法 | 第32-35页 |
| ·遗传算法的实现步骤 | 第32-34页 |
| ·基于遗传算法的求解方法 | 第34-35页 |
| ·仿真实验 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 多周期多车场动态车辆路径问题 | 第39-51页 |
| ·问题描述 | 第39页 |
| ·多周期多车场车辆路径问题求解框架 | 第39-45页 |
| ·波动订单的处理流程 | 第41-42页 |
| ·基于双层模糊聚类的双服务优先级策略 | 第42-43页 |
| ·基于改进遗传算法的求解方法 | 第43-45页 |
| ·案例分析 | 第45-49页 |
| ·背景介绍 | 第45页 |
| ·三阶段框架求解结果 | 第45-49页 |
| ·三阶段求解与直接配送结果对比 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 结论与展望 | 第51-53页 |
| ·本文工作总结 | 第51-52页 |
| ·研究方向展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附录 | 第59-61页 |
