| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-20页 |
| ·研究的背景及意义 | 第14-16页 |
| ·研究背景 | 第14-15页 |
| ·课题研究意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-18页 |
| ·车辆路径问题研究现状 | 第16-18页 |
| ·冷链物流车辆路径问题的不足 | 第18页 |
| ·本文的主要内容和结构安排 | 第18-19页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第18-19页 |
| ·论文的组织结构 | 第19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第2章 冷链物流车辆路径问题相关研究 | 第20-30页 |
| ·冷链物流的特点 | 第20-22页 |
| ·云计算的体系结构 | 第22-23页 |
| ·云计算与冷链物流配送车辆问题相结合 | 第23-27页 |
| ·物流云 | 第23-24页 |
| ·基于云计算的冷链物流配送车辆路径问题 | 第24-26页 |
| ·云计算环境下冷链物流配送车辆路径优化的优势 | 第26-27页 |
| ·车辆路径优化模型相关的求解算法 | 第27-29页 |
| ·冷链物流配送车辆路径优化模型的一般求解算法 | 第27-28页 |
| ·云计算环境下冷链物流配送车辆路径优化模型的求解算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于云计算的冷链物流配送车辆路径优化问题 | 第30-46页 |
| ·冷链物流配送车辆路径优化的必要性 | 第30-31页 |
| ·冷链物流配送车辆路径问题概述 | 第31-36页 |
| ·冷链车辆路径问题描述 | 第31-32页 |
| ·冷链配送的组成要素 | 第32-36页 |
| ·云计算环境下与传统情况下冷链物流车辆路径优化的异同 | 第36页 |
| ·冷链物流配送车辆路径优化模型中多源数据信息分析 | 第36-39页 |
| ·云计算对优化模型中多源数据信息的处理 | 第39-42页 |
| ·云计算中多源信息整合技术 | 第39-40页 |
| ·多源信息中间件 | 第40-42页 |
| ·多源信息接口 | 第42页 |
| ·基于云计算的冷链物流配送路径优化服务架构 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于云计算的冷链物流配送车辆路径优化模型 | 第46-52页 |
| ·概述 | 第46页 |
| ·优化模型中多源信息的获取 | 第46-47页 |
| ·基于云计算的冷链物流配送车辆路径优化模型分析 | 第47-50页 |
| ·配送时间分析 | 第47-48页 |
| ·配送车辆成本分析 | 第48-50页 |
| ·建立冷链物流配送车辆优化路径模型 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 云计算环境下遗传算法对优化模型求解及仿真 | 第52-64页 |
| ·概述 | 第52页 |
| ·遗传算法的原理 | 第52-54页 |
| ·云计算环境下遗传算法并行化设计 | 第54-57页 |
| ·并行编程模式 | 第54-55页 |
| ·并行遗传算法对优化模型的求解 | 第55-57页 |
| ·云计算环境下遗传算法并行化分析 | 第57-58页 |
| ·串行执行时间 | 第57-58页 |
| ·并行性分析 | 第58页 |
| ·仿真实验 | 第58-62页 |
| ·实验数据 | 第59-61页 |
| ·实验结果 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 总结与展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 攻读硕士学位论文期间发表的学术论文 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 详细摘要 | 第73-77页 |