| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·问题的提出 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文主要研究内容及意义 | 第10-12页 |
| 2 物流中心的概念及其分类 | 第12-18页 |
| ·物流概述 | 第12-13页 |
| ·物流中心概念 | 第13页 |
| ·物流中心辨析 | 第13-14页 |
| ·现代物流观点下的物流中心 | 第14-18页 |
| ·第三方物流 | 第14-15页 |
| ·供应链管理 | 第15-17页 |
| ·电子商务 | 第17-18页 |
| 3 物流中心选址的前期准备 | 第18-21页 |
| ·选址目标的确定 | 第18-19页 |
| ·选址决策的影响因素 | 第19页 |
| ·选址决策的外部因素分析 | 第19页 |
| ·选址决策的内部因素分析 | 第19页 |
| ·选址模型的相关因素 | 第19-21页 |
| 4 物流中心选址模型 | 第21-35页 |
| ·引言 | 第21-22页 |
| ·精确重心法 | 第22-24页 |
| ·P-中值模型 | 第24-25页 |
| ·模糊综合评判模型 | 第25-27页 |
| ·LAP 模型(Location-Allocation Model) | 第27-29页 |
| ·随机期望值模型 | 第29-33页 |
| ·期望值模型 | 第29-30页 |
| ·混合智能算法 | 第30页 |
| ·物流中心选址的随机期望值模型 | 第30-32页 |
| ·算例求解 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 5 基于竞争的物流中心选址双层规划模型 | 第35-51页 |
| ·遗传算法 | 第35-41页 |
| ·遗传算法概述 | 第35-36页 |
| ·遗传算法流程 | 第36-38页 |
| ·遗传算法的关键技术 | 第38-40页 |
| ·GA 的特点 | 第40-41页 |
| ·双层规划定义 | 第41-42页 |
| ·基于竞争的物流中心选址双层规划模型 | 第42-46页 |
| ·上层模型 | 第43-44页 |
| ·下层模型 | 第44-46页 |
| ·双层规划模型的求解 | 第46-50页 |
| ·双层规划求解算法概述 | 第46-47页 |
| ·遗传算法求解算法设计 | 第47-48页 |
| ·本算法和Monte Carlo 模拟退火法比较 | 第48-50页 |
| ·算例求解 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 6 DEA 评价下的物流中心再选址模型及求解 | 第51-60页 |
| ·DEA 概述 | 第51页 |
| ·DEA 模型的建立 | 第51-54页 |
| ·DEA 评价下的物流中心再选址模型 | 第54-56页 |
| ·算例求解 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 7 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·全文总结 | 第60页 |
| ·研究展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 附录:作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第68-69页 |
| 独创性声明 | 第69页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第69页 |