面向快递集配网络的LRP研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 研究目的及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外相关研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 电商物流研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 LRP研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 一体化集货与配送研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 研究内容及方法 | 第17-20页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第18-19页 |
| 1.3.3 论文创新点 | 第19-20页 |
| 第2章 快递集配网络及LRP相关概念 | 第20-30页 |
| 2.1 快递集配网络概述 | 第20-24页 |
| 2.1.1 快递的内涵 | 第20-21页 |
| 2.1.2 快递的特征 | 第21-22页 |
| 2.1.3 快递业发展现状 | 第22-23页 |
| 2.1.4 配送与集货 | 第23-24页 |
| 2.2 LRP相关问题 | 第24-30页 |
| 2.2.1 定位-配给问题 | 第24-26页 |
| 2.2.2 车辆-路径问题 | 第26-27页 |
| 2.2.3 定位-路径问题 | 第27-28页 |
| 2.2.4 LRP模型求解方法概述 | 第28-30页 |
| 第3章 带时间窗和集配一体化的LRP模型构建 | 第30-40页 |
| 3.1 问题描述 | 第30-31页 |
| 3.2 LRPPDTW模型的假设条件 | 第31-32页 |
| 3.3 LRPPDTW模型参数变量的选择 | 第32-33页 |
| 3.4 LRPPDTW模型的构建与验证 | 第33-40页 |
| 3.4.1 LRPPDTW模型构建 | 第33-35页 |
| 3.4.2 模型的有效性验证 | 第35-40页 |
| 第4章 LRPPDTW模型求解算法设计 | 第40-54页 |
| 4.1 遗传算法简介 | 第40-41页 |
| 4.1.1 遗传算法的基本原理 | 第40页 |
| 4.1.2 遗传算法的优缺点 | 第40-41页 |
| 4.2 遗传算法设计 | 第41-47页 |
| 4.2.1 算法思路 | 第41-42页 |
| 4.2.2 初始解的构造 | 第42-43页 |
| 4.2.3 适应度函数设计 | 第43-44页 |
| 4.2.4 遗传算法各算子的设计 | 第44-47页 |
| 4.3 算法验证 | 第47-49页 |
| 4.4 算法灵敏度分析 | 第49-52页 |
| 4.5 算法性能分析 | 第52-54页 |
| 第5章 算例分析 | 第54-60页 |
| 5.1 算例描述 | 第54-56页 |
| 5.2 算例结果分析 | 第56-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录 | 第68-71页 |
