| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| ·选题背景 | 第7-8页 |
| ·整车物流智能调度现状 | 第7页 |
| ·研究意义 | 第7-8页 |
| ·文献综述 | 第8-11页 |
| ·论文设计方案研究 | 第11-14页 |
| ·研究目标 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·研究方法 | 第13-14页 |
| ·研究框架 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-15页 |
| 第2章 整车物流智能调度相关理论阐述 | 第15-25页 |
| ·整车物流 | 第15-17页 |
| ·整车物流是汽车物流的重要环节 | 第15页 |
| ·整车物流概念 | 第15页 |
| ·第三方整车物流 | 第15-16页 |
| ·整车物流的特点 | 第16-17页 |
| ·我国整车物流特点 | 第17-18页 |
| ·我国整车物流主要运输方式 | 第17页 |
| ·我国整车物流企业物流流程 | 第17-18页 |
| ·整车物流智能调度 | 第18-21页 |
| ·整车物流调度的概念 | 第18页 |
| ·整车物流调度的特点 | 第18-19页 |
| ·整车物流调度存在的问题 | 第19-21页 |
| ·本文整车物流智能调度研究方法 | 第21-25页 |
| ·问题描述 | 第21页 |
| ·整车物流智能调度基本研究方法概述 | 第21-24页 |
| ·本文整车物流智能调度的研究方法 | 第24-25页 |
| 第3章 基于聚类算法的客户订单处理 | 第25-36页 |
| ·聚类算法介绍 | 第25-27页 |
| ·相似度的确定 | 第25-26页 |
| ·合并算法的选择 | 第26-27页 |
| ·类数的确定 | 第27页 |
| ·聚类算法在本文中的应用 | 第27-35页 |
| ·k-means 客户地理位置聚类 | 第27-28页 |
| ·客户群中的订单聚类 | 第28-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 贪婪算法在订单装配过程中的应用 | 第36-45页 |
| ·贪婪算法 | 第36-37页 |
| ·贪婪算法概述 | 第36页 |
| ·贪婪算法在装车配载问题中的应用 | 第36-37页 |
| ·问题的描述 | 第37页 |
| ·问题假设 | 第37页 |
| ·装配目标 | 第37页 |
| ·已知数据 | 第37页 |
| ·整车订单配载算法分析与设计 | 第37-44页 |
| ·算法原理 | 第37-38页 |
| ·订单指派问题算法分析 | 第38-40页 |
| ·分派方案装载策略问题算法分析 | 第40-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 A 企业案例分析与智能调度算法仿真实验研究 | 第45-61页 |
| ·问题背景 | 第45-47页 |
| ·A 企业物流作业中心流程 | 第45-46页 |
| ·A 企业承运车队 KPI 考核 | 第46-47页 |
| ·客户聚类 | 第47-50页 |
| ·k-means 客户地理位置聚类 | 第47-50页 |
| ·模糊聚类法客户聚类 | 第50-52页 |
| ·数据准备 | 第51页 |
| ·客户类中订单聚类的模糊聚类 | 第51-52页 |
| ·贪婪算法订单指派应用 | 第52-57页 |
| ·贪婪算法订单装载应用 | 第57-59页 |
| ·生成调度方案 | 第59页 |
| ·实验数据分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结和展望 | 第61-62页 |
| ·全文总结 | 第61页 |
| ·不足与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 附录 | 第64-74页 |
| 攻读学位期间发表学术论文及科研情况 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75页 |