| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-13页 |
| 1 绪论 | 第13-25页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-21页 |
| ·国内外煤炭物流研究现状 | 第15-18页 |
| ·国内学者对煤炭物流的研究 | 第15-17页 |
| ·国外学者对煤炭物流的研究 | 第17-18页 |
| ·国内外配送中心选址的研究现状 | 第18-20页 |
| ·国内学者对配送中心选址的研究 | 第18-20页 |
| ·国外学者对配送中心选址的研究 | 第20页 |
| ·国内外研究现状评述 | 第20-21页 |
| ·研究的主要内容与方法 | 第21-24页 |
| ·研究的主要内容 | 第21-22页 |
| ·研究方法 | 第22-23页 |
| ·研究技术路线图 | 第23-24页 |
| ·研究的重难点及创新点 | 第24-25页 |
| ·研究的重点及难点 | 第24页 |
| ·研究的创新点 | 第24-25页 |
| 2 相关理论基础 | 第25-31页 |
| ·相关概念 | 第25-26页 |
| ·物流 | 第25页 |
| ·煤炭物流 | 第25-26页 |
| ·物流管理理论 | 第26页 |
| ·物流管理的定义 | 第26页 |
| ·物流管理涉及的内容 | 第26页 |
| ·煤炭供应链理论 | 第26-27页 |
| ·粒子群算法理论 | 第27-31页 |
| ·粒子群算法的定义 | 第27页 |
| ·粒子群算法的原理 | 第27-28页 |
| ·粒子群算法的步骤 | 第28页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第28-31页 |
| 3 煤炭产品物流管理现状及园区选址的原则 | 第31-37页 |
| ·煤炭产品物流管理现状 | 第31-32页 |
| ·物流组织多、规模小且分散 | 第31页 |
| ·物流成本偏高 | 第31页 |
| ·运输效率低,交货时间得不到保证 | 第31-32页 |
| ·物流园区的定点不明确 | 第32页 |
| ·煤炭企业产品物流的特点 | 第32-33页 |
| ·物流路径长 | 第32页 |
| ·物流中转结点多 | 第32-33页 |
| ·供应物流成本比重大 | 第33页 |
| ·作业场所方式变动大 | 第33页 |
| ·煤炭物流园区选址原则 | 第33-37页 |
| ·区位因素原则 | 第33-34页 |
| ·边缘化原则 | 第34页 |
| ·通达性原则 | 第34页 |
| ·自然环境适宜原则 | 第34-35页 |
| ·经济合理性原则 | 第35-37页 |
| 4 煤炭物流园区的多目标动态选址优化模型构建 | 第37-43页 |
| ·问题的描述 | 第37页 |
| ·模型的建立 | 第37-43页 |
| ·基本假设 | 第37-38页 |
| ·参数描述 | 第38-39页 |
| ·已知常量 | 第38页 |
| ·基本变量 | 第38-39页 |
| ·决策变量 | 第39页 |
| ·目标函数 | 第39-41页 |
| ·目标1—整体成本最低 | 第39-40页 |
| ·目标2—订单响应时间最短 | 第40页 |
| ·目标3—客户需求满足率最高 | 第40-41页 |
| ·约束条件 | 第41-43页 |
| 5 粒子群算法的优化与改进 | 第43-49页 |
| ·传统粒子群算法 | 第43-44页 |
| ·基本模型 | 第43页 |
| ·基本参数 | 第43-44页 |
| ·改进的粒子群优化算法 | 第44-49页 |
| ·寄生免疫机理分析 | 第45页 |
| ·算法的改进 | 第45-49页 |
| ·寄生免疫机制粒子群优化算法原理 | 第45-46页 |
| ·寄生免疫机制粒子群优化算法步骤 | 第46-49页 |
| 6 基于PI-PSO的煤炭产品物流园区动态选址方法的应用 | 第49-67页 |
| ·应用企业概况及物流管理现状 | 第49-51页 |
| ·算例数据 | 第51-54页 |
| ·成本类数据 | 第51-52页 |
| ·距离类数据 | 第52-53页 |
| ·需求类数据 | 第53-54页 |
| ·算法设置 | 第54-55页 |
| ·结果分析 | 第55-63页 |
| ·从静态选址与动态选址角度 | 第55-58页 |
| ·静态选址结果 | 第55-56页 |
| ·动态选址结果 | 第56-57页 |
| ·对比分析 | 第57-58页 |
| ·从原始算法与改进算法角度 | 第58-62页 |
| ·原始算法结果 | 第59-60页 |
| ·改进算法结果 | 第60页 |
| ·对比分析 | 第60-62页 |
| ·从煤炭物流园区选址原则角度分析 | 第62-63页 |
| ·动态选址方法的仿真优化 | 第63-67页 |
| ·调整惯性权重对算法的影响 | 第64-65页 |
| ·调整学习因子对算法的影响 | 第65-67页 |
| 7 煤炭企业物流园区选址的配套措施 | 第67-71页 |
| ·转变传统物流管理理念,提升企业经营效率 | 第67-68页 |
| ·建立信息化网络平台,促进信息合作协同 | 第68页 |
| ·政府应加大对煤炭物流园区建设的扶持力度 | 第68-69页 |
| ·增加资金投入,建立健全物流运输体系 | 第69页 |
| ·提高科技人员素质,应用科学选址方法 | 第69-71页 |
| 8 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·研究结论 | 第71-72页 |
| ·研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-79页 |
| 攻读硕土学位期间的研究成果 | 第79-81页 |
| 附录：源程序 | 第81-84页 |