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快递末端配送模式分析与优化研究 |
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| 论文目录 |
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| 致谢 | 第5-6页 | | 中文摘要 | 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 背景分析 | 第12-13页 | | 1.1.2 选题意义 | 第13页 | | 1.2 国内外研究现状 | 第13-18页 | | 1.2.1 国内研究现状 | 第13-16页 | | 1.2.2 国外研究现状 | 第16-17页 | | 1.2.3 研究现状评述 | 第17-18页 | | 1.3 主要研究内容和技术路线 | 第18-20页 | | 1.3.1 主要研究内容 | 第18-19页 | | 1.3.2 研究技术路线 | 第19-20页 | | 2 基础理论 | 第20-34页 | | 2.1 快递末端配送 | 第20-27页 | | 2.1.1 快递末端配送内容 | 第20-23页 | | 2.1.2 快递末端配送现状 | 第23-24页 | | 2.1.3 城市末端配送模式分类 | 第24-27页 | | 2.2 车辆路径问题 | 第27-30页 | | 2.2.1 车辆路径问题 | 第27-29页 | | 2.2.2 车辆路径求解方法 | 第29-30页 | | 2.3 需求调查方法 | 第30-33页 | | 2.3.1 需求调查目的 | 第30页 | | 2.3.2 需求调查方法 | 第30-31页 | | 2.3.3 数据分析方法 | 第31-33页 | | 2.4 本章小结 | 第33-34页 | | 3 快递末端配送供需分析及优化 | 第34-44页 | | 3.1 快递末端配送供需影响因素分析 | 第34-37页 | | 3.1.1 快递末端配送网络构成 | 第34-36页 | | 3.1.2 快递末端配送的影响因素 | 第36-37页 | | 3.1.3 快递末端配送需求的特征分析 | 第37页 | | 3.2 快递末端配送供需调查结果分析 | 第37-41页 | | 3.2.1 快递末端配送需求群体 | 第38-40页 | | 3.2.2 快递末端配送服务提供者 | 第40-41页 | | 3.2.3 快递末端配送供需存在的问题 | 第41页 | | 3.3 快递末端配送优化 | 第41-43页 | | 3.3.1 快递末端配送优化原则 | 第42页 | | 3.3.2 快递末端配送优化方法 | 第42-43页 | | 3.4 本章小结 | 第43-44页 | | 4 基于成本最小的配送优化模型构建 | 第44-55页 | | 4.1 模型构成分析 | 第44-45页 | | 4.2 快递末端配送优化的目标 | 第45页 | | 4.3 快递末端配送问题描述 | 第45-48页 | | 4.3.1 快递末端配送情景分析 | 第45-46页 | | 4.3.2 快递末端配送需求划分 | 第46-47页 | | 4.3.3 取送分离的快递末端配送模型 | 第47-48页 | | 4.4 基于成本最小的取送分离配送模型构建 | 第48-54页 | | 4.4.1 基本假设 | 第48-49页 | | 4.4.2 符号说明 | 第49-51页 | | 4.4.3 模型建立 | 第51-54页 | | 4.5 本章小结 | 第54-55页 | | 5 快递末端配送的取送分离模型求解 | 第55-70页 | | 5.1 遗传算法的思想及框架 | 第55-58页 | | 5.1.1 遗传算法的思想 | 第55-57页 | | 5.1.2 遗传算法的优点 | 第57-58页 | | 5.2 遗传算法的设计 | 第58-61页 | | 5.2.1 编码 | 第59页 | | 5.2.2 初始种群 | 第59页 | | 5.2.3 遗传操作 | 第59-61页 | | 5.2.4 控制参数选择 | 第61页 | | 5.3 算例分析 | 第61-69页 | | 5.3.1 算例背景 | 第61页 | | 5.3.2 参数分析 | 第61-64页 | | 5.3.3 算例求解 | 第64-68页 | | 5.3.4 结果灵敏度分析 | 第68-69页 | | 5.4 本章小结 | 第69-70页 | | 6 结论与展望 | 第70-72页 | | 6.1 结论 | 第70-71页 | | 6.2 展望 | 第71-72页 | | 参考文献 | 第72-74页 | | 附录A 调查问卷设计 | 第74-77页 | | 附录B 调查结果分析 | 第77-84页 | | 附录C 算法代码 | 第84-94页 | | 学位论文数据集 | 第94页 |
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论文编号BS2516102，这篇论文共94页
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