生鲜配送电动冷藏车路径规划研究
| 摘要 | 第6-8页 |
| abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-15页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第15页 |
| 1.2 研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3 研究方法与技术路线 | 第16-18页 |
| 第2章 车辆路径规划和生鲜配送相关理论概述 | 第18-25页 |
| 2.1 传统车辆路径问题相关概述 | 第18-19页 |
| 2.1.1 车辆路径规划问题构成要素 | 第18页 |
| 2.1.2 VRPTW问题的国内外相关研究 | 第18-19页 |
| 2.2 电动汽车路径问题国内外相关研究 | 第19-21页 |
| 2.2.1 EVRP问题国外研究现状 | 第20页 |
| 2.2.2 EVRP问题国内研究现状 | 第20-21页 |
| 2.3 生鲜配送路径问题国内外相关研究 | 第21-22页 |
| 2.3.1 生鲜配送国外研究现状 | 第21页 |
| 2.3.2 生鲜配送国内研究现状 | 第21-22页 |
| 2.4 路径规划问题相关算法 | 第22-24页 |
| 2.4.1 精确算法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 启发式算法 | 第23页 |
| 2.4.3 粒子群算法国内外相关研究 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 生鲜配送电动冷藏车路径优化模型 | 第25-35页 |
| 3.1 引言 | 第25-26页 |
| 3.2 生鲜配送电动冷藏车路径问题描述 | 第26-27页 |
| 3.3 基本假设及参数描述 | 第27-29页 |
| 3.3.1 模型的基本假设 | 第27-28页 |
| 3.3.2 参数描述 | 第28-29页 |
| 3.4 配送成本分析 | 第29-31页 |
| 3.4.1 派车与行驶成本 | 第29页 |
| 3.4.2 制冷成本 | 第29-30页 |
| 3.4.3 时间窗成本 | 第30-31页 |
| 3.4.4 货损成本 | 第31页 |
| 3.5 EVRPSTW 模型 | 第31-34页 |
| 3.5.1 目标函数 | 第31-32页 |
| 3.5.2 数学模型 | 第32-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 优化粒子群算法 | 第35-42页 |
| 4.1 基本粒子群算法的理论基础 | 第35-36页 |
| 4.1.1 算法原理 | 第35-36页 |
| 4.1.2 算法改进方向 | 第36页 |
| 4.2 优化粒子群算法参数 | 第36-38页 |
| 4.2.1 改进惯性权重 | 第36-38页 |
| 4.2.2 改进学习因子 | 第38页 |
| 4.3 粒子群算法的编码设计 | 第38-40页 |
| 4.4 粒子群算法的实现流程 | 第40-41页 |
| 4.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 仿真测试与分析 | 第42-60页 |
| 5.1 生鲜算例 | 第42-44页 |
| 5.2 生鲜算例测试 | 第44-52页 |
| 5.2.1 模型参数设置 | 第44-45页 |
| 5.2.2 测试结果分析 | 第45-47页 |
| 5.2.3 多车型混合配送 | 第47-52页 |
| 5.3 算法参数影响分析 | 第52-54页 |
| 5.3.1 惯性权重更新方式的影响 | 第52页 |
| 5.3.2 种群数的影响 | 第52-54页 |
| 5.4 模型相关因素分析 | 第54-57页 |
| 5.4.1 时间窗因素分析 | 第55-57页 |
| 5.4.2 最大行驶里程因素分析 | 第57页 |
| 5.5 对生鲜配送企业的优化建议 | 第57-59页 |
| 5.5.1 合理规划车辆和路线 | 第57-58页 |
| 5.5.2 加强冷链管理和物流信息系统建设 | 第58-59页 |
| 5.6 本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 全文总结 | 第60-61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
