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基于免疫优化算法的云物流覆盖选址—分配研究

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

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