基于聚类蚁群算法的区域物流配送中心选址模型研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第11-12页 |
| ·AHP-模糊综合评价研究现状 | 第12-13页 |
| ·配送中心选址研究现状 | 第13-16页 |
| ·研究内容及结构 | 第16-17页 |
| ·本文创新点 | 第17-19页 |
| 2 区域物流配送中心相关理论 | 第19-28页 |
| ·区域物流配送中心相关概念 | 第19-22页 |
| ·配送中心基本功能 | 第19-20页 |
| ·配送中心基本分类 | 第20-22页 |
| ·区域物流配送中心基本概念 | 第22页 |
| ·区域物流配送中心选址常用方法 | 第22-26页 |
| ·定性选址方法 | 第23页 |
| ·定量选址方法 | 第23-25页 |
| ·定性定量结合方法 | 第25-26页 |
| ·区域物流配送中心选址的基本原则与影响因素 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 3 基于聚类蚁群算法的区域物流配送中心选址模型 | 第28-34页 |
| ·区域物流配送中心选址模型构建 | 第28-29页 |
| ·物流成本计算模型 | 第29-31页 |
| ·配送点分区聚类模型 | 第31-32页 |
| ·选址方案评价模型 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于聚类蚁群算法的配送点分区聚类模型 | 第34-40页 |
| ·聚类蚁群算法概述 | 第34-36页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第34-35页 |
| ·蚁群算法在TSP中的应用 | 第35-36页 |
| ·聚类蚁群算法概念与优点 | 第36页 |
| ·基于聚类蚁群算法的配送点分区聚类 | 第36-38页 |
| ·聚类蚁群算法中参数的选取原则 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 5 基于AHP-模糊综合评价的选址方案评价模型 | 第40-46页 |
| ·AHP-模糊综合评价的相关理论 | 第40-44页 |
| ·层次分析法(AHP) | 第40-42页 |
| ·模糊综合评价法 | 第42-44页 |
| ·AHP-模糊综合评价的优势 | 第44页 |
| ·基于AHP-模糊综合评价法的选址方案评价 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 6 区域物流配送中心选址模型实例分析 | 第46-59页 |
| ·江西烟草区域物流配送中心选址问题描述 | 第46-49页 |
| ·基于聚类蚁群算法的物流成本计算与配送分区聚类 | 第49-55页 |
| ·聚类蚁群算法的参数值选取与改进策略 | 第49-52页 |
| ·物流成本计算与配送点分区聚类 | 第52-55页 |
| ·基于AHP-模糊综合评价法的选址方案评价 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 7 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
