| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-23页 |
| 1.1 选题背景和必要性 | 第10-13页 |
| 1.1.1 电子商务发展促进快递物流需求飞速增长 | 第10-11页 |
| 1.1.2 我国快递物流业提升空间巨大 | 第11-12页 |
| 1.1.3 国家政策大力支持快递物流业发展 | 第12页 |
| 1.1.4 配送中心选址和车辆路径优化问题的重要性 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 共同配送国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 配送中心选址国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.3 车辆路径规划国内外研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 研究目的和意义 | 第19-20页 |
| 1.4 论文主要框架 | 第20-22页 |
| 1.5 论文主要创新点 | 第22-23页 |
| 第二章 城市速递共同配送模式 | 第23-29页 |
| 2.1 快递配送模式 | 第23-24页 |
| 2.2 共同配送概述 | 第24-25页 |
| 2.2.1 共同配送的概念 | 第24页 |
| 2.2.2 共同配送的方式 | 第24-25页 |
| 2.2.3 共同配送的优缺点 | 第25页 |
| 2.2.4 日本典型的共同配送模式 | 第25页 |
| 2.3 城市速递共同配送模式研究 | 第25-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 共同配送中心选址 | 第29-45页 |
| 3.1 选址目标 | 第29-30页 |
| 3.2 选址原则 | 第30-31页 |
| 3.3 选址因素 | 第31页 |
| 3.4 选址方法及分类比较 | 第31-38页 |
| 3.4.1 经典选址方法 | 第31-36页 |
| 3.4.2 选址方法分类与优缺点比较 | 第36-38页 |
| 3.5 基于K均值聚类的城市区域速递共同配送中心选址 | 第38-44页 |
| 3.5.1 K-means聚类算法及其改进 | 第38-40页 |
| 3.5.2 算法程序设计 | 第40-42页 |
| 3.5.3 算例求解 | 第42-44页 |
| 3.6 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 共同配送车辆路径优化 | 第45-63页 |
| 4.1 车辆路径规划问题的提出 | 第45-47页 |
| 4.1.1 快递业共同配送中心必要性 | 第45页 |
| 4.1.2 快递业作业流程 | 第45-46页 |
| 4.1.3 VRP概述 | 第46-47页 |
| 4.2 车辆路径优化问题分析与模型建立 | 第47-50页 |
| 4.2.1 基本VRP分析与建模 | 第47-48页 |
| 4.2.2 车辆路径优化问题分类分析 | 第48-50页 |
| 4.3 车辆路径优化问题典型求解算法 | 第50-53页 |
| 4.3.1 精确算法 | 第51页 |
| 4.3.2 启发式算法 | 第51-53页 |
| 4.4 基于GIS的车辆路径优化遗传算法 | 第53-62页 |
| 4.4.1 路径优化算法引进GIS的意义 | 第53-54页 |
| 4.4.2 基于GIS求解两点间最短距离 | 第54-56页 |
| 4.4.3 模型建立 | 第56-57页 |
| 4.4.4 遗传算法改进 | 第57-60页 |
| 4.4.5 算例验证 | 第60-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第五章 北京市海淀区高校某速递共同配送设计方案 | 第63-89页 |
| 5.1 案例背景 | 第63页 |
| 5.2 数据调研与分析 | 第63-78页 |
| 5.2.1 快递自提服务中心与配送中心位置调研 | 第63-68页 |
| 5.2.2 试点高校每天快递量调研与预测 | 第68-77页 |
| 5.2.3 配送车辆参数及配送时间窗估计 | 第77-78页 |
| 5.2.4 快递尺寸及配送车容量估计 | 第78页 |
| 5.3 基于百度地图的节点间距离数据采集 | 第78-80页 |
| 5.4 算法设计与求解 | 第80-82页 |
| 5.5 结果分析 | 第82-88页 |
| 5.6 本章小结 | 第88-89页 |
| 第六章 总结与展望 | 第89-91页 |
| 6.1 全文总结 | 第89页 |
| 6.2 研究展望 | 第89-91页 |
| 参考文献 | 第91-96页 |
| 附录Ⅰ | 第96-100页 |
| 附录Ⅱ | 第100-109页 |
| 致谢 | 第109-110页 |
| 作者攻读学位期间发表的学术论文及其它成果 | 第110页 |