| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第10-12页 |
| 1.2.1 共同配送研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 车辆路径优化研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第12-14页 |
| 第二章 共同配送理论研究 | 第14-26页 |
| 2.1 共同配送 | 第14-17页 |
| 2.1.1 共同配送的定义 | 第14页 |
| 2.1.2 内在机理 | 第14-15页 |
| 2.1.3 实施共同配送的优势和必要性 | 第15-17页 |
| 2.2 共同配送整合机制及管理实施方法研究 | 第17-25页 |
| 2.2.1 共同配送合作模式分析 | 第17-19页 |
| 2.2.2 共同配送资源整合 | 第19-22页 |
| 2.2.3 共同配送策略 | 第22-23页 |
| 2.2.4 实施共同配送的管理方式 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 车辆共享下的静态共同配送路径优化模型及求解 | 第26-38页 |
| 3.1 开放式静态车辆调度问题概述 | 第26页 |
| 3.2 车辆共享条件下的静态共同配送路径优化模型构建 | 第26-29页 |
| 3.2.1 问题描述 | 第26-27页 |
| 3.2.2 符号说明 | 第27页 |
| 3.2.3 优化目标选择 | 第27-28页 |
| 3.2.4 数学模型 | 第28-29页 |
| 3.3 车辆路径优化算法 | 第29-33页 |
| 3.3.1 车辆路径问题常见求解算法 | 第29-30页 |
| 3.3.2 遗传算法基本原理 | 第30-33页 |
| 3.3.3 遗传算法在路径优化中的研究与应用 | 第33页 |
| 3.4 模型验证 | 第33-36页 |
| 3.4.1 验证数据 | 第33-34页 |
| 3.4.2 验证结果 | 第34-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 车辆共享下的动态共同配送路径优化模型 | 第38-48页 |
| 4.1 动态调度问题的描述 | 第38页 |
| 4.2 动态调度问题重点研究内容 | 第38-43页 |
| 4.2.1 时间轴及客户关键点 | 第39-41页 |
| 4.2.2 动态调度对应策略 | 第41-43页 |
| 4.3 车辆共享条件下的动态共同配送路径优化模型构建 | 第43-46页 |
| 4.3.1 问题描述 | 第43页 |
| 4.3.2 符号说明 | 第43-44页 |
| 4.3.3 优化目标选择 | 第44-45页 |
| 4.3.4 数学模型 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 车辆共享的动态共同配送路径优化模型求解 | 第48-54页 |
| 5.1 遗传算法参数设置 | 第48-49页 |
| 5.2 算例求解 | 第49-53页 |
| 5.2.1 算例数据 | 第49-50页 |
| 5.2.2 实验仿真 | 第50-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论与展望 | 第54-56页 |
| 结论 | 第54页 |
| 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
