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时变网络条件下生鲜农产品运输车辆路径问题研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第4-5页 | abstract | 第5-6页 | 第1章 绪论 | 第10-20页 | 1.1 研究的背景和意义 | 第10-12页 | 1.1.1 选题背景 | 第10-11页 | 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 | 1.2 国内外研究现状 | 第12-17页 | 1.3 本文的主要研究内容 | 第17-20页 | 1.3.1 主要研究内容 | 第17-18页 | 1.3.2 研究的技术路线 | 第18-20页 | 第2章 相关理论 | 第20-28页 | 2.1 生鲜农产品物流相关理论 | 第20-23页 | 2.1.1 生鲜农产品的概念 | 第20页 | 2.1.2 生鲜农产品的主要特点 | 第20-21页 | 2.1.3 生鲜农产品物流的主要特点 | 第21-22页 | 2.1.4 生鲜农产品物流目标 | 第22-23页 | 2.2 车辆路径问题相关理论 | 第23-27页 | 2.2.1 车辆路径问题的描述 | 第23-24页 | 2.2.2 车辆路径问题的组成要素 | 第24-25页 | 2.2.3 车辆路径问题的类型 | 第25-26页 | 2.2.4 标准车辆路径问题模型 | 第26-27页 | 2.3 本章小结 | 第27-28页 | 第3章 常发性交通拥堵情况下生鲜农产品车辆路径问题 | 第28-39页 | 3.1 常发性交通拥堵的概念界定 | 第28页 | 3.2 常发性交通拥堵情况下生鲜农产品车辆路径问题求解思路 | 第28-29页 | 3.3 生鲜农产品VRP模型构建 | 第29-33页 | 3.3.1 问题描述 | 第29-30页 | 3.3.2 假设与约束条件 | 第30页 | 3.3.3 参数设计 | 第30-31页 | 3.3.4 模型构建 | 第31-33页 | 3.4 生鲜农产品VRP遗传算法设计 | 第33-38页 | 3.4.1 遗传算法的选择 | 第33-35页 | 3.4.2 遗传算法的基本原理及主要步骤 | 第35-36页 | 3.4.3 遗传算法的设计 | 第36-38页 | 3.5 本章小结 | 第38-39页 | 第4章 偶发性交通拥堵情况下生鲜农产品车辆路径问题 | 第39-48页 | 4.1 偶发性交通拥堵 | 第39-41页 | 4.1.1 偶发性交通拥堵的含义 | 第39页 | 4.1.2 偶发性交通拥堵的产生原因 | 第39-40页 | 4.1.3 偶发性交通拥堵的影响 | 第40-41页 | 4.1.4 偶发性交通拥堵和常发性交通拥堵的区分 | 第41页 | 4.2 偶发性交通拥堵情况下生鲜农产品车辆路径问题求解思路 | 第41-42页 | 4.3 最短路径问题 | 第42-44页 | 4.3.0 最短路径概述 | 第42-43页 | 4.3.1 常用的最短路径求解算法 | 第43-44页 | 4.3.2 Dijkstra方法的简介 | 第44页 | 4.4 偶发性交通事故情况下的路径规划 | 第44-47页 | 4.4.1 Dijkstra算法的应用 | 第45-46页 | 4.4.2 引入虚拟节点与只在顾客处更新的对比 | 第46-47页 | 4.5 本章小结 | 第47-48页 | 第5章 算例分析 | 第48-61页 | 5.1 算例描述 | 第48-49页 | 5.1.1 参数的设定 | 第49页 | 5.2 初始路径的求解 | 第49-57页 | 5.2.1 初始路径求解的主要步骤 | 第49-55页 | 5.2.2 初步结果分析 | 第55-57页 | 5.3 存在偶发性交通事故的路径求解 | 第57-60页 | 5.3.1 存在偶发性交通事故的路径求解主要步骤 | 第57-58页 | 5.3.2 对比分析讨论 | 第58-60页 | 5.4 本章小结 | 第60-61页 | 第6章 总结与展望 | 第61-63页 | 6.1 全文总结 | 第61-62页 | 6.2 研究展望 | 第62-63页 | 致谢 | 第63-64页 | 参考文献 | 第64-68页 | 攻读学位期间取得的科研成果 | 第68页 |
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