随机需求下考虑客户行为的第四方物流网络优化
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 物流概述 | 第12-17页 |
| 1.2.1 物流的发展阶段 | 第12-13页 |
| 1.2.2 第四方物流的运作模式和功能 | 第13-15页 |
| 1.2.3 第四方物流的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.4 物流网络优化问题的研究现状 | 第16-17页 |
| 1.2.5 第四方物流网络优化问题的研究现状 | 第17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17页 |
| 1.4 课题来源 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论概述 | 第19-33页 |
| 2.1 前景理论 | 第19-25页 |
| 2.1.1 前景理论的起源 | 第19页 |
| 2.1.2 前景理论基本思想 | 第19-22页 |
| 2.1.3 前景理论的发展与应用 | 第22-25页 |
| 2.2 最小费用最大流 | 第25-27页 |
| 2.2.1 最小费用问题 | 第25页 |
| 2.2.2 最大流问题 | 第25-26页 |
| 2.2.3 最小费用最大流问题 | 第26-27页 |
| 2.3 粒子群算法 | 第27-33页 |
| 2.3.1 粒子群算法的产生 | 第27页 |
| 2.3.2 标准粒子群算法 | 第27-30页 |
| 2.3.3 粒子群算法的改进与应用 | 第30-33页 |
| 第3章 问题模型及其算法设计 | 第33-47页 |
| 3.1 问题描述 | 第33页 |
| 3.2 模型描述 | 第33-37页 |
| 3.3 粒子群算法设计 | 第37-45页 |
| 3.3.1 编码与解码 | 第37-39页 |
| 3.3.2 种群初始化 | 第39页 |
| 3.3.3 修复 | 第39-40页 |
| 3.3.4 最小费用最大流 | 第40-41页 |
| 3.3.5 两阶段调节策略 | 第41-43页 |
| 3.3.6 解的评价 | 第43页 |
| 3.3.7 惯性权重的改进 | 第43-44页 |
| 3.3.8 学习因子c_1、c_2的改进 | 第44页 |
| 3.3.9 算法流程 | 第44-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-47页 |
| 第4章 仿真实验与分析 | 第47-67页 |
| 4.1 不同规模的实例描述 | 第47-50页 |
| 4.1.1 八节点实例描述 | 第47-49页 |
| 4.1.2 十四节点的实例描述 | 第49-50页 |
| 4.1.3 二十四节点实例描述 | 第50页 |
| 4.2 改进的粒子群算法参数分析 | 第50-58页 |
| 4.2.1 八节点实例算法参数分析 | 第51-54页 |
| 4.2.2 十四节点实例算法参数分析 | 第54-56页 |
| 4.2.3 二十四节点实例算法参数分析 | 第56-57页 |
| 4.2.4 样本个数对结果的影响 | 第57-58页 |
| 4.3 问题分析 | 第58-66页 |
| 4.3.1 问题参数分析 | 第58-63页 |
| 4.3.2 不同客户心理的对比分析 | 第63-66页 |
| 4.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 5.1 工作总结 | 第67页 |
| 5.2 研究展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 附录 | 第75-83页 |
