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基于延误分析的快捷货运服务网络优化研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-24页
    1.1 研究背景及意义第10-16页
        1.1.1 研究背景第10-15页
        1.1.2 研究意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状综述第16-20页
        1.2.1 快捷货运服务网络优化第16-18页
        1.2.2 延误函数的研究第18-19页
        1.2.3 运输时间可靠性研究第19-20页
    1.3 研究内容与技术路线第20-23页
        1.3.1 研究方法第20页
        1.3.2 研究内容第20-22页
        1.3.3 技术方法第22-23页
    1.4 本章小结第23-24页
2 快捷货运服务网络的相关理论第24-38页
    2.1 快捷货运服务网络第24-26页
        2.1.1 运输网络概念及分类第24页
        2.1.2 快捷货运服务网络概念第24-26页
    2.2 快捷货运服务网络的特点第26-28页
        2.2.1 运输服务具有专属性第26页
        2.2.2 运输服务具有安全性第26-27页
        2.2.3 运输服务具有时效性第27页
        2.2.4 运输服务具有经济性第27-28页
        2.2.5 运输服务具有稳定性第28页
    2.3 基于节点拆分的轴辐式快捷货运服务网络构建第28-35页
        2.3.1 快捷货运服务网络类型第28-31页
        2.3.2 基于节点拆分的轴辐式快捷货运服务网络构建第31-35页
    2.4 快捷货运服务网络优化设计内涵第35-37页
        2.4.1 快捷货运服务网络优化设计的目标第35-36页
        2.4.2 快捷货运服务网络优化设计的内容第36-37页
    2.5 本章小结第37-38页
3 考虑延误的快捷货运服务网络优化设计模型第38-55页
    3.1 不确定因素分析第38-41页
        3.1.1 快捷货运需求量的影响第38-39页
        3.1.2 地区经济发展水平第39-40页
        3.1.3 国家的政策法规第40页
        3.1.4 突发因素第40页
        3.1.5 其他因素第40-41页
    3.2 基于节点拆分的延误函数第41-43页
        3.2.1 可应用延误函数第41页
        3.2.2 基于节点拆分的延误函数构建第41-43页
    3.3 快捷货物运输时间延误度第43-48页
        3.3.1 快捷货物运输时间延误度概念第43-45页
        3.3.2 快捷货物运输时间延误度的计算第45-48页
    3.4 考虑延误的快捷货运服务网络优化设计模型第48-54页
        3.4.1 模型假设第49页
        3.4.2 符号定义第49-50页
        3.4.3 模型构建第50-54页
    3.5 本章小结第54-55页
4 考虑延误的快捷货运服务网络优化算法设计第55-67页
    4.1 Double-Sweep算法求k短路第55-59页
        4.1.1 Double-Sweep算法思路第55-57页
        4.1.2 Double-Sweep算法步骤第57-59页
        4.1.3 满足快捷货运时间延误度的k短路算法步骤第59页
    4.2 和声搜索算法第59-64页
        4.2.1 和声搜索算法简介第59-60页
        4.2.2 和声搜索算法相关参数第60页
        4.2.3 和声搜索算法的步骤第60-61页
        4.2.4 算法设计第61-64页
    4.3 Lingo求解算法第64-66页
        4.3.1 选用分层求解思路构建运输服务网络第64页
        4.3.2 按照区域划分的原则对运输需求进行整合第64-65页
        4.3.3 运输服务路径的编码形式第65页
        4.3.4 运输服务路径的确定第65页
        4.3.5 输入相关数据求解第65页
        4.3.6 Lingo实现步骤第65-66页
    4.4 本章小结第66-67页
5 算例分析第67-78页
    5.1 算例背景第67-68页
    5.2 构建划分区域的运输服务网络第68-70页
    5.3 构建运输服务集合第70-72页
    5.4 模型相关参数第72-73页
    5.5 算法结果分析第73-75页
    5.6 结果对比分析第75-76页
    5.7 本章小结第76-78页
6 结论与展望第78-80页
    6.1 研究结论第78-79页
    6.2 研究展望第79-80页
参考文献第80-84页
致谢第84-85页
攻读学位期间的研究成果第85页

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