摘要 | 第4-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
1 绪论 | 第9-17页 |
1.1 研究背景与研究意义 | 第9-11页 |
1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
1.2 选址问题的国内外研究现状 | 第11-13页 |
1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
1.3 论文主要研究内容和方法,创新点以及论文框架图 | 第13-17页 |
1.3.1 主要研究内容 | 第13-14页 |
1.3.2 研究方法 | 第14页 |
1.3.3 创新点 | 第14页 |
1.3.4 论文的总体结构 | 第14-17页 |
2 研究相关的理论基础 | 第17-29页 |
2.1 选址问题 | 第17-20页 |
2.1.1 选址问题的产生和分类 | 第17-19页 |
2.1.2 传统选址模型存在的问题及不足 | 第19-20页 |
2.2 云物流 | 第20-24页 |
2.2.1 云物流的概念及特点 | 第20-21页 |
2.2.2 云物流技术架构 | 第21-23页 |
2.2.3 物流应用研究 | 第23-24页 |
2.3 免疫算法理论 | 第24-29页 |
2.3.1 免疫算法的基本思想 | 第24-25页 |
2.3.2 免疫算法的特点 | 第25页 |
2.3.3 免疫算法的流程 | 第25-29页 |
3 选址问题的覆盖分析和模型构建 | 第29-41页 |
3.1 传统与云物流两种模式下的覆盖半径和覆盖状态 | 第29-34页 |
3.1.1 传统选址问题中的覆盖半径和覆盖状态 | 第29-30页 |
3.1.2 云物流下选址问题的覆盖半径和覆盖状态 | 第30-31页 |
3.1.3 两种状态的对比分析 | 第31-34页 |
3.2 云物流集合覆盖的选址-分配模型 | 第34-37页 |
3.2.1 问题背景分析 | 第34-35页 |
3.2.2 模型的符号说明及建立 | 第35-37页 |
3.3 云物流最大覆盖选址-分配模型 | 第37-41页 |
3.3.1 问题背景分析 | 第37-39页 |
3.3.2 模型的符号说明及建立 | 第39-41页 |
4 案例分析 | 第41-57页 |
4.1 汽车零部件经济发展状况 | 第41-43页 |
4.2 汽车零部件供应物流现状 | 第43-44页 |
4.3 实验设计和说明 | 第44-45页 |
4.4 模型1实验数据分析 | 第45-52页 |
4.5 模型2实验数据分析 | 第52-57页 |
5 总结与展望 | 第57-59页 |
5.1 结论 | 第57-58页 |
5.2 展望 | 第58-59页 |
参考文献 | 第59-65页 |
附录 免疫算法代码 | 第65-69页 |
模型 1 MATLAB部分程序 | 第65-67页 |
模型 2 MATLAB部分程序 | 第67-69页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第69-71页 |
致谢 | 第71页 |