| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 分销配送网络优化研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 主要研究内容与组织结构 | 第11-13页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第11页 |
| 1.3.2 本文组织结构 | 第11-13页 |
| 2 分销配送网络优化分析 | 第13-21页 |
| 2.1 分销配送网络概述 | 第13-14页 |
| 2.1.1 分销配送网络的基本内涵 | 第13-14页 |
| 2.1.2 分销配送网络的作用 | 第14页 |
| 2.2 分销配送网络优化分析 | 第14-19页 |
| 2.2.1 分销配送网络优化策略 | 第14-16页 |
| 2.2.2 影响分销配送网络优化的因素 | 第16-19页 |
| 2.3 分销配送网络优化的内容 | 第19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 3 分销配送网络优化模型建立 | 第21-32页 |
| 3.1 分销配送网络问题分析 | 第21-22页 |
| 3.2 库存相关理论 | 第22页 |
| 3.3 模型建立分析 | 第22-23页 |
| 3.4 基于选址-库存-输送与时间的分销配送网络优化模型 | 第23-31页 |
| 3.4.1 模型假设 | 第23-24页 |
| 3.4.2 符号与变量说明 | 第24-25页 |
| 3.4.3 相关成本分析说明 | 第25-29页 |
| 3.4.4 供货时间分析说明 | 第29页 |
| 3.4.5 多目标模型的建立 | 第29-30页 |
| 3.4.6 多目标规划求解方法分析 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于遗传算法的分销配送网络优化研究 | 第32-42页 |
| 4.1 模型求解算法分析 | 第32页 |
| 4.2 遗传算法概述 | 第32-33页 |
| 4.3 改进遗传算法的实现技术 | 第33-37页 |
| 4.3.1 染色体编码 | 第33-34页 |
| 4.3.2 适应度函数设计 | 第34页 |
| 4.3.3 遗传操作设计 | 第34-35页 |
| 4.3.4 选取遗传算法的运行参数 | 第35-37页 |
| 4.3.5 约束条件的处理方法 | 第37页 |
| 4.4 模拟退火算法概述 | 第37-39页 |
| 4.5 改进遗传模拟退火算法求解模型 | 第39-41页 |
| 4.5.1 改进遗传模拟退火算法的特点 | 第39页 |
| 4.5.2 改进遗传模拟退火算法求解步骤 | 第39-41页 |
| 4.6 本章小结 | 第41-42页 |
| 5 实例验证分析 | 第42-52页 |
| 5.1 背景介绍 | 第42-44页 |
| 5.2 改进遗传模拟退火算法实现 | 第44-49页 |
| 5.3 结果对比分析 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-52页 |
| 6 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录 | 第58页 |