| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 前言 | 第10-19页 |
| ·背景意义 | 第10-12页 |
| ·木材物流 | 第10页 |
| ·木材物流网络 | 第10-12页 |
| ·国内外相关领域的研究现状 | 第12-15页 |
| ·木材物流节点选址 | 第12-14页 |
| ·木材运输线路优化 | 第14-15页 |
| ·木材运输网络优化 | 第15页 |
| ·研究中存在的不足 | 第15-17页 |
| ·本文的主要内容和研究方法 | 第17-19页 |
| ·本文的主要内容 | 第17页 |
| ·本文的研究方法 | 第17-19页 |
| 2 木材物流分布预测模型与算法 | 第19-25页 |
| ·预测的模型与方法 | 第19-21页 |
| ·基于 Excel VBA 的模型求解技术 | 第21-25页 |
| ·系统的主要功能 | 第21-22页 |
| ·系统功能的实现 | 第22-25页 |
| 3 木材物流网络优化分析与建模 | 第25-32页 |
| ·木材物流网络优化问题分析 | 第25-28页 |
| ·木材物流中心选址优化 | 第25-27页 |
| ·木材物流运输方案优化 | 第27-28页 |
| ·木材物流网络优化的数学模型 | 第28-32页 |
| ·模型条件的假设 | 第28-29页 |
| ·目标函数的建立 | 第29页 |
| ·约束函数的设定 | 第29-32页 |
| 4 木材物流网络优化模型求解算法 | 第32-44页 |
| ·遗传算法 | 第32-35页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第32页 |
| ·遗传算法的关键技术 | 第32-35页 |
| ·遗传算法的求解步骤 | 第35页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第35-38页 |
| ·禁忌搜索算法的基本思想 | 第35-36页 |
| ·禁忌搜索算法的关键技术 | 第36-37页 |
| ·禁忌搜索算法的求解步骤 | 第37-38页 |
| ·遗传-禁忌算法 | 第38-40页 |
| ·遗传与禁忌算法比较分析 | 第38-39页 |
| ·遗传-禁忌算法求解策略 | 第39-40页 |
| ·基于遗传-禁忌算法的木材物流网络优化 | 第40-44页 |
| ·求解分析 | 第40-41页 |
| ·求解流程 | 第41-44页 |
| 5 木材物流网络优化决策支持系统初步设计 | 第44-57页 |
| ·系统设计思想 | 第44页 |
| ·系统设计目标 | 第44-46页 |
| ·预测木材物流需求分布 | 第45页 |
| ·辅助木材物流中心选址 | 第45页 |
| ·合理制定木材运输方案 | 第45页 |
| ·提高林产企业决策质量 | 第45-46页 |
| ·系统需求分析 | 第46-47页 |
| ·系统用户分析 | 第46页 |
| ·系统功能需求 | 第46-47页 |
| ·系统的技术架构 | 第47-50页 |
| ·系统二次开发平台分析 | 第50-54页 |
| ·GIS 技术 | 第50-51页 |
| ·WebGIS 平台 | 第51-54页 |
| ·系统的关键技术 | 第54-57页 |
| ·数学建模技术 | 第54页 |
| ·GIS 与模型算法集成技术 | 第54-55页 |
| ·数据库技术 | 第55-57页 |
| 6 应用分析 | 第57-74页 |
| ·实例背景 | 第57-58页 |
| ·数据来源 | 第58-59页 |
| ·空间数据 | 第58-59页 |
| ·属性数据 | 第59页 |
| ·业务数据 | 第59页 |
| ·木材物流分布预测 | 第59-61页 |
| ·现状 OD 矩阵 | 第59-60页 |
| ·物流分布预测 | 第60-61页 |
| ·预测结果分析 | 第61页 |
| ·木材物流网络优化 | 第61-67页 |
| ·备选物流中心的确定 | 第61-62页 |
| ·网络优化方案的求解 | 第62-67页 |
| ·基于 WebGIS 的信息查询平台 | 第67-74页 |
| ·基于 ArcGIS Server 的信息查询平台 | 第68-72页 |
| ·基于 Google Maps API 的信息查询平台 | 第72-74页 |
| 7 结论与讨论 | 第74-77页 |
| ·主要结论 | 第74-75页 |
| ·研究展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-82页 |
| 附录 | 第82-86页 |
| 致谢 | 第86-87页 |
| 攻读硕士研究生期间公开发表的学术论文 | 第87页 |