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商务智能在企业物流决策中的应用研究

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-14页
   ·研究背景及意义第10-11页
   ·物流决策现状分析第11-12页
   ·商务智能现状分析第12页
   ·本文研究内容第12-13页
   ·本文组织结构第13-14页
第二章 企业物流决策支持系统设计第14-21页
   ·系统总体目标第14页
   ·系统总体设计方案第14-16页
     ·系统体系结构第14-15页
     ·系统技术架构第15-16页
   ·系统主要功能模块第16-19页
     ·仓库管理模块第16-17页
     ·运输管理模块第17-18页
     ·绩效管理模块第18页
     ·成本管理模块第18-19页
   ·决策层的应用第19页
     ·库存决策模型第19页
     ·运输调度决策模型第19页
   ·本章小结第19-21页
第三章 数据仓库的设计与建立第21-34页
   ·数据仓库总体结构第21-22页
   ·数据仓库建模第22-27页
     ·主题设计第22-23页
     ·概念模型第23-25页
     ·逻辑模型第25-27页
     ·物理模型第27页
   ·元数据管理第27-28页
   ·ETL 过程第28-33页
     ·数据抽取第28页
     ·数据清洗第28-29页
     ·数据转换第29页
     ·数据加载第29页
     ·ETL方案设计第29-31页
     ·ETL作业过程第31-33页
   ·OLAP 分析处理第33页
   ·本章小结第33-34页
第四章 企业库存决策模型研究第34-46页
   ·库存控制基础理论第34-38页
     ·库存控制策略第35页
     ·库存控制模型第35-36页
     ·存销比系数第36-37页
     ·最高存销比系数确定第37-38页
     ·最低存销比系数确定第38页
   ·商业公司库存决策模型第38-45页
     ·可行性分析第38-39页
     ·模型假设第39-41页
     ·日均销量确定第41-43页
     ·期初/末库存确定第43-44页
     ·实时投放量确定第44-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 运输调度决策模型及算法研究第46-58页
   ·VRP 概述第46-48页
     ·VRP的定义描述第46-47页
     ·VRP的分类第47页
     ·VRP复杂度分析第47-48页
   ·遗传算法第48-50页
     ·遗传算法原理第48页
     ·遗传算法流程第48-50页
   ·线路优化算法设计过程第50-54页
     ·问题描述与数学模型第50-51页
     ·改进的染色体编码第51-52页
     ·初始化种群第52页
     ·计算适应度函数第52-53页
     ·交叉运算第53页
     ·变异运算第53-54页
   ·线路优化实例验证第54-57页
   ·本章小结第57-58页
第六章 总结与展望第58-60页
   ·全文总结第58-59页
   ·研究展望第59-60页
参考文献第60-63页
致谢第63-64页
攻读学位期间的研究成果第6页

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