| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 引言 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第12页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.3 国内外研究 | 第13-15页 |
| 1.3.1 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 国内外研究现状综合述评 | 第15页 |
| 1.4 研究的主要内容、方法和技术路线 | 第15-18页 |
| 1.4.1 主要内容 | 第15-16页 |
| 1.4.2 研究方法和技术路线 | 第16-18页 |
| 2 生鲜农产品冷链物流配送相关理论 | 第18-25页 |
| 2.1 生鲜农产品特性 | 第18-19页 |
| 2.1.1 生鲜农产品的分类及储藏特性 | 第18页 |
| 2.1.2 生鲜农产品电商背景下的交易特点 | 第18-19页 |
| 2.2 冷链物流的概念及相关技术 | 第19-21页 |
| 2.2.1 冷链物流的概念 | 第19页 |
| 2.2.2 生鲜农产品预冷 | 第19-20页 |
| 2.2.3 电商背景下的生鲜农产品包装 | 第20页 |
| 2.2.4 电商背景下生鲜农产品配送过程中的温度控制 | 第20-21页 |
| 2.3 生鲜农产品冷链配送的物流成本核算 | 第21-23页 |
| 2.3.1 生鲜农产品冷链物流成本的概念与特点 | 第21-22页 |
| 2.3.2 我国生鲜冷链物流成本核算存在的问题 | 第22页 |
| 2.3.3 现代生鲜冷链物流成本核算方法 | 第22-23页 |
| 2.4 城市道路交通拥堵 | 第23-25页 |
| 3 生鲜冷链配送车辆路径优化问题模型构建 | 第25-32页 |
| 3.1 生鲜冷链配送车辆路径优化问题分析 | 第25-26页 |
| 3.1.1 生鲜冷链配送车辆路径优化问题 | 第25-26页 |
| 3.1.2 车辆路径问题的分类及构成要素 | 第26页 |
| 3.2 电商背景下的生鲜冷链VRPTW模型描述 | 第26-27页 |
| 3.3 生鲜冷链配送VRPTW模型的基本假设 | 第27页 |
| 3.4 生鲜冷链配送VRPTW模型目标函数的构建 | 第27-30页 |
| 3.4.1 冷链配送的运输成本 | 第27-28页 |
| 3.4.2 制冷产生的能耗成本 | 第28页 |
| 3.4.3 冷链运输过程中的货损成本 | 第28-29页 |
| 3.4.4 配送车辆违反时间窗的惩罚成本 | 第29-30页 |
| 3.5 生鲜冷链配送车辆路径优化模型的构建 | 第30-32页 |
| 4 生鲜冷链配送VRPTW模型求解 | 第32-37页 |
| 4.1 生鲜冷链配送VRPTW模型算法综述 | 第32-33页 |
| 4.2 遗传算法 | 第33-35页 |
| 4.2.1 遗传算法运算过程 | 第33页 |
| 4.2.2 适应度函数 | 第33-34页 |
| 4.2.3 编码 | 第34页 |
| 4.2.4 初始群体的选取 | 第34页 |
| 4.2.5 遗传算子 | 第34-35页 |
| 4.3 遗传算法设计 | 第35-37页 |
| 5 案例研究 | 第37-47页 |
| 5.1 问题描述 | 第37-38页 |
| 5.2 客户需求点距离与经纬度换算 | 第38-39页 |
| 5.3 结果分析 | 第39-47页 |
| 5.3.1 时间窗惩罚对实际配送成本的影响 | 第39-43页 |
| 5.3.2 生鲜配送优先级对实际配送成本的影响 | 第43-44页 |
| 5.3.3 最优路径的选择 | 第44-47页 |
| 6 结论与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 结论 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 附录 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第58页 |