| 摘要 | 第5-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| 1.1 选题背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究文献综述 | 第13-18页 |
| 1.2.1 电商物流研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.2 电商的顾客价值和满意度研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 研究内容与研究思路 | 第18-21页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第18页 |
| 1.3.2 结构安排 | 第18-19页 |
| 1.3.3 技术路线图 | 第19-21页 |
| 2 B2C环境下车辆路径问题相关理论概述 | 第21-35页 |
| 2.1 B2C电子商务物流配送概述 | 第21-23页 |
| 2.1.1 电商物流配送定义 | 第21页 |
| 2.1.2 物流配送模式 | 第21-22页 |
| 2.1.3 物流配送特点 | 第22-23页 |
| 2.2 车辆路径问题概述 | 第23-27页 |
| 2.2.1 车辆路径问题起源 | 第23-24页 |
| 2.2.2 车辆路径问题描述 | 第24-25页 |
| 2.2.3 车辆路径问题模型 | 第25-26页 |
| 2.2.4 车辆路径问题分类 | 第26-27页 |
| 2.3 车辆路径问题算法介绍 | 第27-32页 |
| 2.3.1 精确算法 | 第27-28页 |
| 2.3.2 传统启发式算法 | 第28-29页 |
| 2.3.3 现代启发式算法 | 第29-30页 |
| 2.3.4 蚁群算法原理 | 第30-32页 |
| 2.4 随机森林原理 | 第32-33页 |
| 2.4.1 随机森林基本原理 | 第32-33页 |
| 2.4.2 随机森林的优势 | 第33页 |
| 2.5 顾客价值理论 | 第33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-35页 |
| 3 顾客优先级评价模型建立 | 第35-45页 |
| 3.1 顾客优先级影响因素 | 第35-36页 |
| 3.1.1 顾客价值分类 | 第35页 |
| 3.1.2 顾客价值分析意义 | 第35-36页 |
| 3.2 顾客价值评价指标体系 | 第36-38页 |
| 3.2.1 顾客价值评价指标选择 | 第36-37页 |
| 3.2.2 顾客价值评价指标归一化处理 | 第37-38页 |
| 3.3 顾客优先级评价模型构建 | 第38-43页 |
| 3.3.1 随机森林评价步骤 | 第39-40页 |
| 3.3.2 评价模型建立 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 4 考虑顾客优先级的个性化动态路径规划问题模型建立 | 第45-56页 |
| 4.1 问题描述及基本假设 | 第45-47页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第45-46页 |
| 4.1.2 基本假设 | 第46页 |
| 4.1.3 基本参量定义 | 第46-47页 |
| 4.2 目标函数的确定 | 第47-50页 |
| 4.2.1 相关函数说明 | 第47-49页 |
| 4.2.2 多目标函数处理 | 第49-50页 |
| 4.3 分阶段模型构建 | 第50-54页 |
| 4.3.1 初始阶段模型 | 第50-51页 |
| 4.3.2 动态调整阶段模型 | 第51-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-56页 |
| 5 基于蚁群算法的动态路径规划问题求解 | 第56-71页 |
| 5.1 蚁群算法设计 | 第56-61页 |
| 5.1.1 算法设计 | 第56-60页 |
| 5.1.2 算法流程图 | 第60-61页 |
| 5.2 动态问题实例求解与分析 | 第61-70页 |
| 5.2.1 案例介绍 | 第61-64页 |
| 5.2.2 案例分析 | 第64-70页 |
| 5.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 总结 | 第71页 |
| 6.2 展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 附录A | 第78-83页 |
| 附录B | 第83-91页 |