车辆优化调度及物流配送管理系统模型的研究
| 第一章 绪论 | 第1-17页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·物流配送车辆优化调度问题的描述与分类 | 第10-11页 |
| ·物流配送车辆优化调度的模型 | 第11-12页 |
| ·物流配送车辆优化调度的求解方法 | 第12-15页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 第二章 物流配送车辆优化调度(VSP)问题 | 第17-29页 |
| ·实际问题的提出 | 第17-19页 |
| ·车辆调度问题 | 第17-18页 |
| ·在物流配送运输模式下的车辆调度问题 | 第18-19页 |
| ·VSP问题的指针体系 | 第19-22页 |
| ·物流配送车辆调度问题的数学模型 | 第22-28页 |
| ·研究问题的界定 | 第23-24页 |
| ·一般VSP数学模型 | 第24-26页 |
| ·有时间窗的非满载VSP数学模型 | 第26-28页 |
| 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 遗传算法 | 第29-41页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·遗传算法的起源和发展 | 第29-33页 |
| ·遗传算法起源 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的工作机理 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的步骤 | 第31-32页 |
| ·遗传算法的应用 | 第32-33页 |
| ·数学基础 | 第33-34页 |
| ·遗传算法的特点 | 第34-35页 |
| ·遗传算法的理论研究 | 第35-40页 |
| ·算法结构研究 | 第36页 |
| ·遗传算子的研究 | 第36-39页 |
| ·遗传算法参数选择 | 第39-40页 |
| ·与其它算法的综合及比较研究 | 第40页 |
| 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 改进的遗传算法及在VSP中的应用研究 | 第41-50页 |
| ·引言 | 第41页 |
| ·VSP问题的算法分析 | 第41-42页 |
| ·VSP问题算法改进 | 第42-43页 |
| ·启发式算法 | 第42-43页 |
| ·混合遗传算法 | 第43页 |
| ·用混合遗传算法对模型求解 | 第43-47页 |
| ·分派问题的解决方法 | 第44页 |
| ·TSP的解决方法 | 第44-47页 |
| ·调度模型解的验证 | 第47-49页 |
| 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 物流配送管理系统模型的实现 | 第50-64页 |
| ·实现模式的选择 | 第50-51页 |
| ·EJB组件技术 | 第51-58页 |
| ·EJB的类型 | 第52-55页 |
| ·EJB的客户端 | 第55页 |
| ·EJB的组成 | 第55-56页 |
| ·EJB的管理安全 | 第56-58页 |
| ·配送管理的整体实现 | 第58-63页 |
| ·配送业务流程 | 第58-59页 |
| ·配送管理涉及的数据 | 第59-60页 |
| ·商务逻辑层的对象模型 | 第60-62页 |
| ·表示层的对象模型 | 第62-63页 |
| 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论及展望 | 第64-66页 |
| 研究工作总结 | 第64页 |
| 展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
