考虑客户等级划分的车辆调度干扰管理研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 研究述评 | 第16页 |
| 1.3 本文的主要研究内容及方法 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-18页 |
| 1.3.3 创新点 | 第18页 |
| 1.3.4 技术路线 | 第18-19页 |
| 第2章 物流配送车辆调度相关理论 | 第19-30页 |
| 2.1 物流配送理论 | 第19-21页 |
| 2.1.1 物流配送的概念 | 第19页 |
| 2.1.2 物流配送种类及作用 | 第19-21页 |
| 2.2 车辆调度理论 | 第21-25页 |
| 2.2.1 车辆调度的概念 | 第21-22页 |
| 2.2.2 车辆调度问题构成要素及分类 | 第22-25页 |
| 2.3 干扰管理理论 | 第25-26页 |
| 2.3.1 干扰管理的概念 | 第25页 |
| 2.3.2 干扰管理模型 | 第25-26页 |
| 2.3.3 干扰管理特点 | 第26页 |
| 2.4 车辆调度模型常用求解算法 | 第26-29页 |
| 2.4.1 精确算法 | 第27页 |
| 2.4.2 经典启发式算法 | 第27页 |
| 2.4.3 智能优化算法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 考虑客户等级划分的车辆调度干扰管理模型 | 第30-44页 |
| 3.1 初始车辆调度模型 | 第30-32页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第30页 |
| 3.1.2 参数及变量说明 | 第30-31页 |
| 3.1.3 初始车辆调度数学模型 | 第31-32页 |
| 3.2 基于云模型的客户等级划分 | 第32-39页 |
| 3.2.1 云模型理论 | 第32-34页 |
| 3.2.2 客户等级划分 | 第34-39页 |
| 3.3 扰动因素的度量及模型的构建 | 第39-43页 |
| 3.3.1 扰动的分析 | 第39-40页 |
| 3.3.2 参数及变量说明 | 第40-41页 |
| 3.3.3 扰动因素的提取 | 第41-42页 |
| 3.3.4 模型建立 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 免疫-种子群优化算法设计 | 第44-55页 |
| 4.1 种子群优化算法基础理论 | 第44-48页 |
| 4.1.1 基本种子群优化算法思想及模型 | 第44-46页 |
| 4.1.2 基于正态分布的种群演化模型 | 第46-48页 |
| 4.2 免疫算法基础理论 | 第48-50页 |
| 4.2.1 免疫算法相关概念 | 第48-50页 |
| 4.2.2 免疫算法基本步骤 | 第50页 |
| 4.3 免疫-种子群优化算法 | 第50-54页 |
| 4.3.1 免疫-种子群优化算法设计思想 | 第50-51页 |
| 4.3.2 自适应机制设计 | 第51-52页 |
| 4.3.3 免疫-种子群优化算法基本步骤 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 实证研究 | 第55-70页 |
| 5.1 公司概况 | 第55-56页 |
| 5.2 实证分析 | 第56-66页 |
| 5.2.1 数据来源 | 第56-59页 |
| 5.2.2 数据处理 | 第59-60页 |
| 5.2.3 计算过程 | 第60-66页 |
| 5.3 结果对比分析 | 第66-68页 |
| 5.4 提高物流配送效率的对策与措施 | 第68-69页 |
| 5.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 结论与展望 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 作者简介 | 第77页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和科研成果 | 第77-78页 |
