| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第12-22页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.1 国外危化品运输网络优化研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内危化品运输网络优化研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 国内外危化品运输网络中不确定性因素研究现状 | 第16-19页 |
| 1.2.4 国内外危化品运输网络中时变因素研究现状 | 第19-20页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第20页 |
| 1.4 本论文研究框架 | 第20-21页 |
| 1.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第二章 不确定理论基础知识 | 第22-26页 |
| 2.1 可信性理论 | 第22-23页 |
| 2.2 模糊随机参数 | 第23-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 时变不确定条件下的危化品运输选址-选路-调度研究 | 第26-36页 |
| 3.1 基于不确定理论的危化品运输网络仓库选址-路径选择决策 | 第26-30页 |
| 3.1.1 风险度量方法 | 第26-27页 |
| 3.1.2 危化品运输网络仓库选址-路径选择可信性模型 | 第27-30页 |
| 3.2 时变条件下的模糊随机危化品运输网络仓库选址-车辆调度规划 | 第30-34页 |
| 3.2.1 时变风险和道路条件 | 第30-32页 |
| 3.2.2 时刻表优化模型 | 第32-33页 |
| 3.2.3 期望值选址模型 | 第33-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-36页 |
| 第四章 算法设计与算例分析 | 第36-52页 |
| 4.1 启发式算法 | 第36-42页 |
| 4.1.1 基于模糊模拟的遗传算法 | 第36-39页 |
| 4.1.2 基于贪婪方法的自适应混合粒子群算法 | 第39-42页 |
| 4.2 算例分析 | 第42-50页 |
| 4.2.1 危化品运输选址-选路算例 | 第42-47页 |
| 4.2.2 危化品运输选址-调度算例 | 第47-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-56页 |
| 5.1 结论 | 第52-53页 |
| 5.1.1 主要创新点 | 第52页 |
| 5.1.2 主要结论 | 第52-53页 |
| 5.2 研究前沿趋势展望 | 第53-56页 |
| 5.2.1 危化品运输研究前沿趋势展望 | 第53-54页 |
| 5.2.2 不确定理论研究前沿趋势展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-64页 |
| 附录 | 第64-74页 |
| 致谢 | 第74-76页 |
| 作者攻读学位期间的研究成果和发表的学术论文目录 | 第76-78页 |
| 作者及导师简介 | 第78-80页 |
| 北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第80-81页 |
