| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第9-13页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第9-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究内容 | 第13页 |
| 1.3 研究方法 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构框架 | 第14页 |
| 1.5 创新点 | 第14-15页 |
| 第二章 国内外研究综述 | 第15-23页 |
| 2.1 寄售库存 | 第15-18页 |
| 2.2 轴辐式网络 | 第18-20页 |
| 2.3 库存运输集成优化 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 考虑全连通网络的寄售库存模型 | 第23-38页 |
| 3.1 寄售库存 | 第23-26页 |
| 3.1.1 寄售库存理论 | 第23页 |
| 3.1.2 寄售库存运输成本分析 | 第23-25页 |
| 3.1.3 寄售库存策略下利益共享机制 | 第25-26页 |
| 3.2 寄售库存模型 | 第26-34页 |
| 3.2.1 模型符号 | 第26-27页 |
| 3.2.2 单卖方单买方的寄售库存模型 | 第27-31页 |
| 3.2.3 单卖方多买方的寄售库存模型 | 第31-34页 |
| 3.3 考虑全连通网络的寄售库存模型 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 考虑轴辐式网络的寄售库存模型 | 第38-45页 |
| 4.1 模型符号 | 第38-39页 |
| 4.2 模型假设 | 第39页 |
| 4.3 考虑轴辐式网络的寄售库存模型 | 第39-42页 |
| 4.4 求解使得系统总成本最小的最优生产批量 | 第42-44页 |
| 4.4.1 禁忌搜索 | 第42-43页 |
| 4.4.2 模拟退火算法 | 第43页 |
| 4.4.3 粒子群算法 | 第43页 |
| 4.4.4 遗传算法 | 第43页 |
| 4.4.5 算法总结 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 全连通网络和轴辐式网络寄售库存模型仿真 | 第45-58页 |
| 5.1 遗传算法概述 | 第45-47页 |
| 5.1.1 遗传算法的优点 | 第45-46页 |
| 5.1.2 遗传算法的不足之处 | 第46-47页 |
| 5.2 运输次数确定时的FC模型、HS模型各成本分析 | 第47页 |
| 5.3 遗传算法实现及精度控制 | 第47-51页 |
| 5.4 计算结果 | 第51-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 结论与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 结论 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 附录 MATLAB程序实现 | 第67-73页 |
| 在学期间发表的论著及取得的科研成果 | 第73-74页 |