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基于HGA的配送中心选址研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-17页
   ·研究背景第9-10页
   ·国内外配送中心的发展状况第10-12页
     ·国外及中国台湾的配送中心第10-11页
     ·我国内地的配送中心第11-12页
   ·国内外研究现状第12-15页
     ·国外的研究现状第12-13页
     ·国内的研究现状第13-15页
   ·研究目的和意义第15-16页
   ·研究思路和技术路线第16-17页
第二章 混合遗传算法的理论基础第17-27页
   ·遗传算法第17-22页
     ·遗传算法的概述第17-18页
     ·遗传算法的运算过程第18-19页
     ·遗传算法的实现方法第19-21页
     ·标准的遗传算法第21-22页
   ·混合遗传算法第22-24页
     ·混合思想第22-23页
     ·混合原则第23页
     ·HGA 的研究现状第23-24页
   ·HGA 运算机理分析第24-26页
     ·HGA 一般机理分析第24-25页
     ·与爬山算法结合的混合遗传算法第25-26页
   ·本章总结第26-27页
第三章 配送中心选址模型的构建第27-48页
   ·选址的基本思想及流程第27-30页
     ·DC 选址思想第27-28页
     ·DC 选址约束第28-29页
     ·DC 选址流程第29-30页
   ·配送中心选址的一般性模型及存在的问题第30-36页
     ·重心法模型第30-32页
     ·混合整数线性规划模型第32-33页
     ·Baumol—Wolfe(鲍莫尔——沃尔夫)模型第33-34页
     ·Kuehn—Hanmburger(奎汉·哈姆勃兹)模型第34-35页
     ·一般模型中存在的不足第35-36页
   ·配送中心选址模型的构建第36-44页
     ·建模的基本思路第37页
     ·建模的数据基础第37-39页
     ·前提条件及符号说明第39-40页
     ·构建DC 选址模型第40-44页
   ·DC 选址模型的HGA 求解分析第44-47页
     ·基因表达方法第44-45页
     ·适值的标定方法第45-46页
     ·选择策略第46页
     ·交叉算子第46-47页
     ·变异算子第47页
     ·求解步骤第47页
   ·本章总结第47-48页
第四章 案例分析第48-60页
   ·案例背景第48-50页
   ·BML 公司多级DC 选址分析第50-57页
     ·一级选址第50-55页
     ·二级选址第55-57页
     ·三级选址第57页
   ·结果分析第57-59页
   ·本章总结第59-60页
第五章 结论与展望第60-62页
   ·主要结论第60-61页
   ·不足之处第61-62页
参考文献第62-65页
致谢第65-66页
附录A (攻读硕士学位期间发表的论文与科研情况)第66-67页
附录B第67-72页

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