| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第11-26页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第14-21页 |
| 1.2.1 带时间窗的车辆路径问题国内外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 带模糊时间窗的车辆路径问题国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 考虑碳排放的车辆路径问题国内外研究现状 | 第18-21页 |
| 1.2.4 综述评述 | 第21页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第21-24页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-23页 |
| 1.3.2 研究方法与技术路线 | 第23-24页 |
| 1.4 文章的创新点 | 第24-26页 |
| 2 相关理论概述 | 第26-39页 |
| 2.1 车辆路径问题相关基本理论概述 | 第26-29页 |
| 2.1.1 车辆路径问题概述 | 第26-27页 |
| 2.1.2 车辆路径问题的分类 | 第27-29页 |
| 2.2 常见的碳排放和能耗的测算模型 | 第29-33页 |
| 2.3 车辆路径问题的求解方法 | 第33-38页 |
| 2.3.1 精确式算法 | 第34页 |
| 2.3.2 启发式算法 | 第34-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 3 考虑碳排放的带模糊时间窗的车辆路径问题模型建立 | 第39-58页 |
| 3.1 J物流公司配送路线现状分析 | 第39-42页 |
| 3.1.1 J物流公司简介 | 第39-41页 |
| 3.1.2 J物流公司配送路线存在问题 | 第41-42页 |
| 3.1.3 J物流公司配送路线解决措施 | 第42页 |
| 3.2 碳排放成本、能耗成本的测算 | 第42-46页 |
| 3.2.1 车辆能耗计算方法 | 第42-44页 |
| 3.2.2 车辆碳排放成本计算 | 第44-46页 |
| 3.3 模糊时间窗 | 第46-51页 |
| 3.4 模型的建立 | 第51-55页 |
| 3.5 求解思路 | 第55-56页 |
| 3.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 4 考虑碳排放的带模糊时间窗的车辆路径问题求解 | 第58-71页 |
| 4.1 混合遗传禁忌算法设计 | 第58-67页 |
| 4.1.1 染色体编码 | 第58-60页 |
| 4.1.2 种群初始化 | 第60页 |
| 4.1.3 适应度计算 | 第60-61页 |
| 4.1.4 选择操作 | 第61-63页 |
| 4.1.5 交叉操作 | 第63-64页 |
| 4.1.6 变异操作 | 第64-65页 |
| 4.1.7 禁忌搜索算法 | 第65-67页 |
| 4.1.8 终止准则 | 第67页 |
| 4.2 算法设计流程 | 第67-70页 |
| 4.3 本章小结 | 第70-71页 |
| 5 J物流公司配送路线优化实证研究 | 第71-93页 |
| 5.1 基础数据 | 第71-75页 |
| 5.2 实验结果 | 第75-92页 |
| 5.2.1 不同客户满意度下对J物流公司配送成本的影响分析 | 第75-84页 |
| 5.2.2 考虑碳排放因素给J物流公司配送产生的影响 | 第84-88页 |
| 5.2.3 模糊时间窗下考虑碳排放因素给J物流公司配送产生的影响 | 第88-91页 |
| 5.2.4 实验结果分析 | 第91-92页 |
| 5.3 本章小结 | 第92-93页 |
| 6 结论和展望 | 第93-95页 |
| 6.1 结论 | 第93-94页 |
| 6.2 展望 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-101页 |
| 致谢 | 第101页 |
