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改进的Dijkstra算法和改进的K-Medoids聚类算法在物流领域中的应用

摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-13页
   ·研究背景及意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
   ·本文工作第11页
   ·论文结构安排第11-13页
第2章 基本理论及背景概述第13-20页
   ·物流相关概念第13-14页
   ·图论的相关概念第14-16页
   ·聚类分析第16-20页
第3章 配送路线优化和区域集散中心选址方案设计第20-36页
   ·最优配送路线选择问题第20-27页
     ·Dijkstra 算法第20-21页
     ·对 Dijkstra 算法进行的改进第21-23页
     ·改进的 Dijkstra 算法在最优配送路线确定中的实例第23-26页
     ·路径优化结果第26-27页
   ·区域集散中心选址问题第27-34页
     ·K-Medoids 算法第28-29页
     ·对 k-medoids 算法的改进第29-31页
     ·改进 k-medoids 算法在区域集散中心选址中的实例第31-34页
   ·改进算法性能评测第34-36页
第4章 路线优化及选址系统第36-46页
   ·路线优化及选址系统综述第36页
   ·系统模型设计第36-37页
   ·系统功能模块及用户界面介绍第37-46页
     ·模型提取模块第38-40页
     ·最优路线选择模块第40-42页
     ·集散中心选址模块第42-44页
     ·费用计算模块第44-45页
     ·用户模块第45-46页
第5章 结果评测与分析第46-52页
   ·试验对象选取第46-49页
   ·试验结果分析第49-52页
     ·原算法与改进各项的测试结果对比第49-50页
     ·与某物流公司的内部系统对比第50-52页
第6章 总结与展望第52-54页
   ·工作总结第52-53页
   ·工作展望第53-54页
参考文献第54-56页
作者简介第56-57页
致谢第57页

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