面向路况不确定性的家具物流配送路径优化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第8-10页 |
| ·配送及配送路径优化问题 | 第8-9页 |
| ·家具物流配送问题 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·对配送路径优化模型的研究 | 第11-14页 |
| ·对配送路径优化算法的研究 | 第14-15页 |
| ·研究现状小结 | 第15-16页 |
| ·本文的主要研究内容及结构 | 第16-18页 |
| ·论文主要研究内容 | 第16页 |
| ·论文结构 | 第16-18页 |
| 2 考虑路况条件的物流配送路径优化问题 | 第18-26页 |
| ·考虑路况条件的VRP分析 | 第18-21页 |
| ·路况影响配送路径优化 | 第18-19页 |
| ·影响配送路径优化的因素 | 第19-21页 |
| ·配送路径优化的目标 | 第21页 |
| ·确定性路况条件下的VRP模型建立 | 第21-26页 |
| ·模型前提条件 | 第21-22页 |
| ·模型参数设置 | 第22-23页 |
| ·模型建立 | 第23-26页 |
| 3 考虑路况不确定性的物流配送路径优化问题 | 第26-32页 |
| ·路况不确定性问题及其描述 | 第26-29页 |
| ·路况不确定性问题分析 | 第26-27页 |
| ·随机性路况问题描述 | 第27-28页 |
| ·模糊性路况问题描述 | 第28-29页 |
| ·不确定性路况下的VRP模型 | 第29-32页 |
| ·随机性路况下的VRP模型 | 第29-30页 |
| ·模糊性路况下的VRP模型 | 第30-32页 |
| 4 模型的算法设计及其MATLAB实现 | 第32-42页 |
| ·算法选择 | 第32页 |
| ·遗传算法介绍 | 第32-37页 |
| ·遗传算法简介 | 第32-33页 |
| ·遗传算法的主要步骤 | 第33-35页 |
| ·对遗传算法的改进 | 第35-37页 |
| ·基于改进遗传算法的求解步骤 | 第37-42页 |
| ·编码 | 第37页 |
| ·初始种群的产生 | 第37-38页 |
| ·适应度函数与适应值计算 | 第38页 |
| ·选择操作 | 第38-39页 |
| ·交叉操作 | 第39-40页 |
| ·变异操作 | 第40页 |
| ·终止条件 | 第40-42页 |
| 5 家具物流配送路径优化案例分析 | 第42-48页 |
| ·案例背景 | 第42-43页 |
| ·R公司简介 | 第42页 |
| ·R公司家具配送的流程 | 第42-43页 |
| ·案例分析 | 第43-48页 |
| 6 结论 | 第48-50页 |
| ·全文总结 | 第48页 |
| ·研究不足与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-56页 |
| 附录A MATLAB源程序 | 第56-68页 |
| 附录B (攻读学位期间的主要学术成果) | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
