基于Hadoop平台的物流路径优化方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 国内外发展现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第11-13页 |
| 1.5 本章小结 | 第13-14页 |
| 2 相关理论基础介绍 | 第14-30页 |
| 2.1 物流路径优化方法分类与研究 | 第14-23页 |
| 2.1.1 物流路径优化问题简介 | 第14-15页 |
| 2.1.2 智能优化算法 | 第15-18页 |
| 2.1.3 扩展算法 | 第18-23页 |
| 2.2 分布式计算框架Hadoop | 第23-28页 |
| 2.2.1 HDFS分布式文件系统 | 第24-26页 |
| 2.2.2 MapReduce编程框架 | 第26-28页 |
| 2.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 3 区域路径优化的混合聚类方法研究 | 第30-46页 |
| 3.1 区域路径优化问题描述 | 第31页 |
| 3.2 ZROM模型的构建 | 第31-34页 |
| 3.2.1 参数说明 | 第31-32页 |
| 3.2.2 模型建立 | 第32-34页 |
| 3.3 基于ZROM模型的混合聚类KM-A方法 | 第34-41页 |
| 3.3.1 对ZROM模型求解方法流程 | 第34-35页 |
| 3.3.2 混合聚类KM-A方法求解ZROM模型 | 第35-41页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第41-45页 |
| 3.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 基于Hadoop平台的混合聚类方法并行化研究 | 第46-58页 |
| 4.1 KM-A方法并行化研究流程 | 第46-47页 |
| 4.2 区域划分阶段的并行化实现 | 第47-51页 |
| 4.2.1 Map阶段 | 第48-49页 |
| 4.2.2 Combine阶段 | 第49-50页 |
| 4.2.3 Reduce阶段 | 第50-51页 |
| 4.3 区域内路径优化的并行化实现 | 第51-54页 |
| 4.3.1 产生频繁序列集 | 第52-53页 |
| 4.3.2 产生关联规则 | 第53-54页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第54-57页 |
| 4.4.1 实验环境 | 第54页 |
| 4.4.2 实验描述 | 第54-55页 |
| 4.4.3 实验结果 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
