| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 |
| 1.2.1 关于车辆路径问题的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.2 关于冷链物流配送的研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第17页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 论文结构 | 第17-18页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第18-19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第二章 冷链物流配送车辆路径问题理论概述 | 第20-31页 |
| 2.1 冷链物流理论概述 | 第20-22页 |
| 2.1.1 冷链物流的定义 | 第20页 |
| 2.1.2 冷链物流的分类 | 第20页 |
| 2.1.3 冷链物流的特点 | 第20-21页 |
| 2.1.4 冷链物流现阶段存在的问题 | 第21-22页 |
| 2.2 VRP问题的理论概述 | 第22-30页 |
| 2.2.1 车辆路径问题定义 | 第22-23页 |
| 2.2.2 车辆路径问题分类 | 第23-24页 |
| 2.2.3 车辆路径问题模型构成要素 | 第24-26页 |
| 2.2.4 车辆路径问题的算法研究 | 第26-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 带时间窗的冷链物流动态网络配送车辆优化调度模型 | 第31-41页 |
| 3.1 模型构建的思路 | 第31页 |
| 3.2 带时间窗的车辆优化调度模型 | 第31-34页 |
| 3.3 带时间窗的动态网络配送车辆优化调度模型构建 | 第34-37页 |
| 3.4 带时间窗的冷链物流动态网络配送车辆优化调度模型构建 | 第37-39页 |
| 3.5 各模型对比 | 第39-40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 求解思路与算法设计 | 第41-54页 |
| 4.1 算法选择 | 第41页 |
| 4.2 遗传算法引入与改进 | 第41-43页 |
| 4.3 混合遗传算法设计 | 第43-50页 |
| 4.3.1 染色体结构设计 | 第43-45页 |
| 4.3.2 初始种群产生 | 第45页 |
| 4.3.3 适应度函数设计 | 第45-46页 |
| 4.3.4 遗传算子设计 | 第46-49页 |
| 4.3.5 控制参数与终止条件 | 第49-50页 |
| 4.4 算法基本流程描述 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 广州某乳业公司冷链物流配送网络优化研究 | 第54-72页 |
| 5.1 广州某乳业公司介绍 | 第54-56页 |
| 5.1.1 公司基本情况介绍 | 第54-55页 |
| 5.1.2 公司现有乳制品产品介绍 | 第55-56页 |
| 5.1.3 公司冷藏车队介绍 | 第56页 |
| 5.2 相关数据分析与设定 | 第56-61页 |
| 5.2.1 广州某乳业公司配送涉及数据 | 第56-60页 |
| 5.2.2 模型涉及参数及求解算法涉及的参数 | 第60-61页 |
| 5.3 计算及优化结果分析 | 第61-69页 |
| 5.3.1 路径优化结果分析 | 第61-66页 |
| 5.3.2 混合遗传算法性能分析 | 第66-69页 |
| 5.3.3 灵敏度分析 | 第69页 |
| 5.4 优化建议 | 第69-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-72页 |
| 总结与展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-79页 |
| 附录 | 第79-87页 |
| 附录 1 | 第79-86页 |
| 附录 2 | 第86-87页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88-89页 |
| 附表 | 第89页 |
