| 第1章 绪论 | 第1-15页 |
| 1．1 课题背景 | 第6-8页 |
| 1．2 课题研究的目的和意义 | 第8页 |
| 1．3 国内外研究及发展现状 | 第8-13页 |
| 1．3．1 物流系统规划研究现状分析 | 第8-10页 |
| 1．3．2 VRP问题研究现状 | 第10-12页 |
| 1．3．3 GIS技术应用于物流配送的研究现状 | 第12-13页 |
| 1．4 本文研究的内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于GIS的物流配送系统优化方法 | 第15-35页 |
| 2．1 物流配送模型及其优化方法 | 第15-22页 |
| 2．1．1 现代物流配送的特点 | 第15-16页 |
| 2．1．2 物流配送的决策过程及其主要影响因素 | 第16-17页 |
| 2．1．3 配送网络规划及物流配送优化中两个典型问题描述 | 第17-18页 |
| 2．1．4 车辆路径问题模型 | 第18-22页 |
| 2．2 GIS技术及其应用 | 第22-32页 |
| 2．2．1 GIS的组成及基本功能 | 第22-26页 |
| 2．2．2 GIS数据模型及数据组织 | 第26-28页 |
| 2．2．3 GIS网络分析原理及相关算法研究 | 第28-31页 |
| 2．2．4 GIS在物流系统决策中的应用 | 第31-32页 |
| 2．3 基于GIS的配送路径优化相关问题 | 第32-35页 |
| 2．3．1 城市配送系统的地理要素及其特点 | 第32-33页 |
| 2．3．2 配送路网的GIS模型建立 | 第33-35页 |
| 第3章 基于时间窗约束的 VRP求解方法 | 第35-49页 |
| 3．1 时间窗说明 | 第35-36页 |
| 3．2 带时间窗约束的 VRP模型 | 第36-42页 |
| 3．2．1 惩罚函数的建立 | 第36-39页 |
| 3．2．2 模型的建立 | 第39-42页 |
| 3．3 带时间窗约束的改进遗传算法 | 第42-49页 |
| 3．3．1 遗传算法介绍 | 第43-44页 |
| 3．3．2 带时间窗约束的改进遗传算法 | 第44-49页 |
| 第4章 基于GIS的配送系统集成开发技术 | 第49-66页 |
| 4．1 系统集成总体分析 | 第49-51页 |
| 4．1．1 集成内容 | 第49-50页 |
| 4．1．2 集成思路 | 第50-51页 |
| 4．2 集成开发模式选择 | 第51-55页 |
| 4．2．1 传统的 GIS软件开发方法的局限性 | 第51-52页 |
| 4．2．2 组件式 GIS应用开发 | 第52-53页 |
| 4．2．3 MapObject介绍 | 第53-55页 |
| 4．3 集成系统结构及模块设计 | 第55-58页 |
| 4．3．1 系统工作流程设计 | 第55-56页 |
| 4．3．2 系统集成模块设计 | 第56-58页 |
| 4．4 系统集成关键技术 | 第58-66页 |
| 4．4．1 空间地理数据与物流信息数据集成 | 第59-63页 |
| 4．4．2 空间网络分析与配送决策功能集成 | 第63-66页 |
| 第5章 集成系统原型的开发 | 第66-76页 |
| 5．1 系统开发环境介绍 | 第66-67页 |
| 5．2 数据准备及处理 | 第67-68页 |
| 5．2．1 电子地图设计 | 第67-68页 |
| 5．2．2 拓扑关系构建 | 第68页 |
| 5．3 系统界面及功能介绍 | 第68-70页 |
| 5．4 系统原型关键模块实现 | 第70-76页 |
| 5．4．1 电子地图显示模块 | 第70-72页 |
| 5．4．2 网络分析过程 | 第72-76页 |
| 第6章 总结与展望 | 第76-78页 |
| 6．1 主要结论 | 第76页 |
| 6．2 展望 | 第76-78页 |
| 参考文献 | 第78-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 攻读硕士学位论文期间发表的论文 | 第82页 |