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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于电动物流车的城市协同配送模型及应用研究
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基于电动物流车的城市协同配送模型及应用研究
 
     论文目录
 
致谢第5-6页
摘要第6-7页
ABSTRACT第7-8页
1 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及意义第12-13页
        1.1.1 研究背景第12-13页
        1.1.2 研究意义第13页
    1.2 国内外研究现状第13-17页
        1.2.1 车辆路径问题及其算法研究现状第13-16页
        1.2.2 协同配送问题研究现状第16-17页
        1.2.3 电动物流车配送问题研究现状第17页
    1.3 研究内容及路线第17-20页
        1.3.1 研究内容第17-18页
        1.3.2 研究路线第18-20页
2 城市协同配送及电动物流车应用基础理论第20-37页
    2.1 城市物流发展理论第20-25页
        2.1.1 城市物流内涵第20-22页
        2.1.2 城市物流发展过程及趋势第22-23页
        2.1.3 城市绿色智慧物流构建途径第23-25页
    2.2 城市协同配送研究第25-28页
        2.2.1 协同配送内涵第25页
        2.2.2 协同配送优势第25-27页
        2.2.3 城市协同配送模式分析第27-28页
    2.3 电动物流车的应用第28-36页
        2.3.1 电动物流车发展环境第28-30页
        2.3.2 电动物流车使用特性第30-31页
        2.3.3 电动物流车的应用第31-34页
        2.3.4 电动物流车租赁信息平台第34-36页
    2.4 本章小结第36-37页
3 基于电动物流车的城市协同配送模型研究第37-48页
    3.1 车辆路径问题研究第37-42页
        3.1.1 车辆路径问题要素第37-39页
        3.1.2 车辆路径问题分类第39-40页
        3.1.3 VRP一般模型第40-42页
    3.2 基于电动物流车的城市协同配送模型建立第42-46页
        3.2.1 问题描述第42-43页
        3.2.2 变量定义第43-44页
        3.2.3 模型建立第44-45页
        3.2.4 多目标问题模型第45-46页
    3.3 本章小结第46-48页
4 求解MDCEVRPTW模型算法研究第48-60页
    4.1 求解车辆路径问题算法研究第48-52页
        4.1.1 精确算法第48-49页
        4.1.2 传统启发式算法第49-50页
        4.1.3 现代启发式算法第50-52页
    4.2 遗传算法研究第52-54页
        4.2.1 遗传算法及构成要素第52-53页
        4.2.2 遗传算法运算流程第53-54页
    4.3 求解MDCEVRPTW模型算法设计第54-58页
        4.3.1 编码及解码操作第55-57页
        4.3.2 种群初始化第57页
        4.3.3 适应度计算第57页
        4.3.4 遗传操作第57-58页
        4.3.5 终止条件第58页
    4.4 本章小结第58-60页
5 算例分析第60-66页
    5.1 算例背景介绍第60-63页
        5.1.1 配送车型介绍第60-61页
        5.1.2 配送客户情况及数据第61-63页
    5.2 算例求解第63-64页
    5.3 结果分析第64-65页
    5.4 本章小结第65-66页
6 总结与展望第66-68页
    6.1 总结第66页
    6.2 展望第66-68页
参考文献第68-71页
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果第71-73页
学位论文数据集第73页

 
论文编号BS3643113,这篇论文共73
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