| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 低碳交通运输研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 电动汽车路径规划研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 研究现状述评 | 第14页 |
| 1.3 研究方法和内容 | 第14-15页 |
| 1.3.1 研究方法 | 第14-15页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第15页 |
| 1.4 技术路线图 | 第15-17页 |
| 2 纯电动物流车路径规划机理分析 | 第17-26页 |
| 2.1 低碳交通运输体系的理论模型 | 第17-20页 |
| 2.1.1 构建低碳交通运输体系的背景 | 第17-19页 |
| 2.1.2 低碳交通运输体系的构建 | 第19-20页 |
| 2.2 传统车辆路径规划问题 | 第20-23页 |
| 2.2.1 车辆路径规划问题的描述 | 第20-22页 |
| 2.2.2 车辆路径问题的主要类型 | 第22-23页 |
| 2.3 纯电动物流车的内涵分析 | 第23-25页 |
| 2.3.1 纯电动物流车的分类标准 | 第23页 |
| 2.3.2 纯电动物流车的竞争优势 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 低碳交通运输视角下纯电动物流车配送路径规划模型构建 | 第26-32页 |
| 3.1 问题描述与基本假设 | 第26-27页 |
| 3.2 二氧化碳排放量的计算 | 第27-28页 |
| 3.3 纯电动汽车路径规划模型构建 | 第28-31页 |
| 3.3.1 变量与参数设定 | 第28-29页 |
| 3.3.2 目标函数 | 第29页 |
| 3.3.3 约束条件 | 第29-31页 |
| 3.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 纯电动物流车配送路径规划模型的求解算法 | 第32-39页 |
| 4.1 遗传算法的决策分析 | 第32-33页 |
| 4.1.1 遗传算法的优点 | 第32-33页 |
| 4.1.2 遗传算法的缺点 | 第33页 |
| 4.2 遗传算法的基本流程 | 第33-34页 |
| 4.3 改进的遗传算法 | 第34-38页 |
| 4.3.1 初始解的生成 | 第34-36页 |
| 4.3.2 贪心算法 | 第36-37页 |
| 4.3.3 遗传操作 | 第37页 |
| 4.3.4 改进遗传算法的实现步骤 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 5 案例分析与仿真 | 第39-48页 |
| 5.1 深圳A配送中心简介 | 第39页 |
| 5.2 算例的建立 | 第39-41页 |
| 5.3 算例结果及其分析 | 第41-47页 |
| 5.3.1 二氧化碳排放量比较 | 第44-46页 |
| 5.3.2 纯电动物流车的续航里程的敏感性分析 | 第46-47页 |
| 5.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 6 结论与展望 | 第48-50页 |
| 6.1 结论 | 第48-49页 |
| 6.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第54-55页 |
| 附录 | 第55-64页 |