| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·研究背景及问题的提出 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·问题的提出 | 第11-12页 |
| ·研究概况 | 第12-15页 |
| ·冷链物流方面研究概况 | 第12-14页 |
| ·物流配送车辆路径优化方面研究概况 | 第14-15页 |
| ·存在的问题 | 第15页 |
| ·本文研究内容及创新点 | 第15-17页 |
| 第2章 生鲜产品配送车辆路径优化问题相关理论概述 | 第17-29页 |
| ·冷链物流相关理论概述 | 第17-19页 |
| ·冷链物流的概念 | 第17-18页 |
| ·冷链物流的特点 | 第18页 |
| ·冷链物流的适用范围 | 第18-19页 |
| ·冷链物流所遵循的原则 | 第19页 |
| ·生鲜产品的生命周期函数 | 第19-23页 |
| ·离散型生命周期函数 | 第20-22页 |
| ·连续型生命周期函数 | 第22-23页 |
| ·配送车辆路径优化问题(VRP)相关理论概述 | 第23-29页 |
| ·VRP描述 | 第23-25页 |
| ·VRP分类 | 第25-26页 |
| ·VRP求解 | 第26-29页 |
| 第3章 带时间窗约束的生鲜产品配送车辆路径优化问题建模 | 第29-40页 |
| ·问题描述 | 第29页 |
| ·假设与约束条件 | 第29-30页 |
| ·假设条件 | 第29页 |
| ·约束条件 | 第29-30页 |
| ·模型建立 | 第30-40页 |
| ·符号说明 | 第30-32页 |
| ·配送成本分析 | 第32-35页 |
| ·惩罚函数分析 | 第35-38页 |
| ·模型建立 | 第38-40页 |
| 第4章 基于改进遗传算法的模型求解 | 第40-49页 |
| ·算法选择 | 第40-41页 |
| ·启发式算法 | 第40页 |
| ·遗传算法 | 第40-41页 |
| ·自适应交叉概率遗传算法 | 第41-45页 |
| ·遗传算法简介 | 第41-43页 |
| ·遗传算法的改进 | 第43-45页 |
| ·算法设计 | 第45-49页 |
| ·编码 | 第45页 |
| ·任务分配 | 第45-46页 |
| ·交叉算子 | 第46-47页 |
| ·变异算子 | 第47页 |
| ·选择操作 | 第47-48页 |
| ·适应度函数 | 第48-49页 |
| 第5章 算例分析 | 第49-53页 |
| ·算例概述 | 第49-51页 |
| ·算例求解与分析 | 第51-53页 |
| 第6章 结论与展望 | 第53-54页 |
| ·本文研究成果 | 第53页 |
| ·今后研究方向 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录 部分VB程序源代码 | 第57-66页 |
| 致谢 | 第66页 |