| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 生鲜电商物流配送问题研究 | 第10-11页 |
| 1.2.2 多目标决策的车辆路径问题研究 | 第11-14页 |
| 1.2.3 联合配送下的车辆路径问题研究 | 第14页 |
| 1.2.4 研究现状总结 | 第14-15页 |
| 1.3 研究问题的提出 | 第15-16页 |
| 1.4 研究目的及意义 | 第16-17页 |
| 1.4.1 研究目的 | 第16-17页 |
| 1.4.2 研究意义 | 第17页 |
| 1.5 研究思路及章节安排 | 第17-20页 |
| 1.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 2 相关概念及理论基础 | 第21-33页 |
| 2.1 多目标决策的车辆路径问题 | 第21-25页 |
| 2.1.1 多目标决策的车辆路径问题概述 | 第21页 |
| 2.1.2 多目标决策的车辆路径问题构成要素 | 第21-22页 |
| 2.1.3 多目标决策的车辆路径问题种类 | 第22-24页 |
| 2.1.4 多目标决策的车辆路径问题建模方法 | 第24-25页 |
| 2.2 联合配送下的车辆路径问题 | 第25-28页 |
| 2.2.1 联合配送概念及特征 | 第25-26页 |
| 2.2.2 联合配送车辆路径网络 | 第26-27页 |
| 2.2.3 联合配送车辆路径优化求解策略 | 第27-28页 |
| 2.3 车辆路径问题的求解算法 | 第28-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-33页 |
| 3 基于多目标决策的生鲜电商联合配送车辆路径优化模型研究 | 第33-49页 |
| 3.1 生鲜电商物流配送特征分析 | 第33-34页 |
| 3.2 联合配送优化目标确定 | 第34-36页 |
| 3.2.1 优化目标分析 | 第34-35页 |
| 3.2.2 优化目标设定 | 第35-36页 |
| 3.3 考虑时间需求敏感度的客户满意度研究 | 第36-41页 |
| 3.3.1 客户满意度分析 | 第36-37页 |
| 3.3.2 时间需求敏感度分析 | 第37-38页 |
| 3.3.3 考虑时间需求敏感度的客户满意度计算 | 第38-41页 |
| 3.4 联合配送成本研究 | 第41-45页 |
| 3.4.1 配送成本分析 | 第41-42页 |
| 3.4.2 配送成本计算 | 第42-45页 |
| 3.5 多目标决策的生鲜电商联合配送车辆路径优化建模 | 第45-48页 |
| 3.5.1 问题描述及假设说明 | 第45-46页 |
| 3.5.2 参数与变量描述 | 第46-47页 |
| 3.5.3 模型构建 | 第47-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 4 基于多目标决策的联合配送车辆路径优化模型求解算法研究 | 第49-59页 |
| 4.1 算法选择分析 | 第49-50页 |
| 4.2 基于改进遗传算法的模型求解算法设计 | 第50-55页 |
| 4.2.1 编码与解码设计 | 第50-51页 |
| 4.2.2 初始种群生成 | 第51页 |
| 4.2.3 适应度函数设计 | 第51-52页 |
| 4.2.4 遗传操作设计 | 第52-55页 |
| 4.3 基于改进遗传算法的模型求解流程 | 第55-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-59页 |
| 5 算例分析 | 第59-71页 |
| 5.1 算例背景及数据准备 | 第59-61页 |
| 5.2 相关参数设定 | 第61-62页 |
| 5.3 联合配送车辆路径优化模型应用 | 第62-65页 |
| 5.3.1 客户满意度分析 | 第62-63页 |
| 5.3.2 联合配送成本分析 | 第63页 |
| 5.3.3 问题求解 | 第63-65页 |
| 5.4 有效性验证 | 第65-69页 |
| 5.4.1 模型有效性验证 | 第65-67页 |
| 5.4.2 算法有效性验证 | 第67-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 结论 | 第71-72页 |
| 6.2 展望 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-81页 |
| 附录 | 第81页 |
| A 作者在攻读硕士学位期间发表及完成的论文 | 第81页 |
| B 作者在攻读硕士学位期间参与的项目 | 第81页 |
