| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的 | 第11页 |
| 1.3 研究意义 | 第11-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 论文的创新点 | 第14-15页 |
| 1.6 论文的难点 | 第15页 |
| 1.7 技术路线 | 第15-17页 |
| 2 相关理论及文献综述 | 第17-28页 |
| 2.1 相关理论概述 | 第17页 |
| 2.2 车辆路径问题相关理论及文献综述 | 第17-20页 |
| 2.2.1 车辆路径问题的概述 | 第17-19页 |
| 2.2.2 带时间窗的车辆路径问题的研究现状 | 第19-20页 |
| 2.3 需求可拆分的车辆路径问题相关理论及文献综述 | 第20-22页 |
| 2.3.1 需求可拆分的车辆路径问题的概述 | 第20-21页 |
| 2.3.2 需求可拆分的车辆路径问题的研究现状 | 第21-22页 |
| 2.4 多配送中心车辆调度问题相关理论及文献综述 | 第22-24页 |
| 2.4.1 多配送中心车辆调度问题概述 | 第22-23页 |
| 2.4.2 多配送中心的车辆路径问题的研究现状 | 第23-24页 |
| 2.5 需求可拆分的多配送中心车辆路径问题研究现状 | 第24页 |
| 2.6 蚁群算法相关理论及文献综述 | 第24-27页 |
| 2.6.1 蚁群算法概述 | 第24-26页 |
| 2.6.2 蚁群算法文献综述 | 第26-27页 |
| 2.7 本章小结 | 第27-28页 |
| 3 考虑订单拆分的多仓库协同及配送路径优化问题模型 | 第28-38页 |
| 3.1 问题提出 | 第28页 |
| 3.2 多仓库协同流程分析 | 第28-31页 |
| 3.2.1 “一地多仓”的概述 | 第28-29页 |
| 3.2.2 多仓库协同方式 | 第29-31页 |
| 3.3 基于订单拆分的多仓库协同配送问题 | 第31-33页 |
| 3.3.1 问题背景及模型假设 | 第31-32页 |
| 3.3.2 符号说明 | 第32-33页 |
| 3.4 模型建立 | 第33-35页 |
| 3.5 小规模精确求解 | 第35-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 订单拆分及匹配的算法研究 | 第38-50页 |
| 4.1 订单拆分规则的研究 | 第38-39页 |
| 4.2 集合覆盖问题概述及模型建立 | 第39-41页 |
| 4.3 订单配送路径的数学模型 | 第41-43页 |
| 4.4 改进的蚁群算法概述 | 第43-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 5 Y公司案例分析 | 第50-56页 |
| 5.1 公司概况 | 第50页 |
| 5.2 案例数据选取 | 第50-52页 |
| 5.3 大规模案例的改进蚁群算法求解 | 第52-54页 |
| 5.4 两种拆单方法的结果对比 | 第54-55页 |
| 5.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 结论与展望 | 第56-57页 |
| 6.1 研究结论 | 第56页 |
| 6.2 不足与展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61-76页 |
| 附录1 “最短距离”原则下的分配订单结果 | 第61-62页 |
| 附录2 仓库及订单数据 | 第62-64页 |
| 附录3 距离数据 | 第64-72页 |
| 附录4 代码 | 第72-76页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
