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云计算环境下医药物流配送车辆路径问题研究
 
     论文目录
 
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究目的及意义第12页
    1.3 车辆路径问题研究现状第12-14页
        1.3.1 国外研究现状第13页
        1.3.2 国内研究现状第13-14页
    1.4 论文的框架及研究方法第14-16页
第二章 相关技术与理论第16-23页
    2.1 云计算第16-18页
        2.1.1 云计算概述第16-17页
        2.1.2 云计算的应用现状第17-18页
    2.2 遗传算法第18-22页
        2.2.1 遗传算法概述第18-21页
        2.2.2 并行遗传算法研究现状第21-22页
    2.4 本章小结第22-23页
第三章 云计算环境下医药物流配送网络与利益分配方法第23-33页
    3.1 云计算环境下医药物流配送体系构建的必要性第23页
    3.2 云计算环境下医药物流配送网络分析第23-26页
        3.2.1 云计算环境下医药物流配送的技术框架第24页
        3.2.2 云计算环境下的医药物流配送利益相关方第24-25页
        3.2.3 云计算环境下的医药物流配送网络信息源分析第25-26页
    3.3 云计算环境下医药物流配送利益分配方法第26-28页
        3.3.1 Shapley值法第26-27页
        3.3.2 最小核心法第27页
        3.3.3 Nash谈判模型第27-28页
    3.4 实例分析第28-32页
        3.4.1 Shapley值法的分配第28-30页
        3.4.2 最小核心法的分配第30-31页
        3.4.3 Nash谈判模型的分配第31-32页
    3.5 本章小结第32-33页
第四章 基于Hadoop云计算平台的遗传算法框架构建第33-39页
    4.1 Hadoop开源云计算平台第33-35页
    4.2 基于MapReduce的并行遗传算法的设计第35-38页
        4.2.1 遗传算法在MapReduce中的编程模型第35-36页
        4.2.2 遗传算法在MapReduce中的设计第36-38页
    4.3 本章小结第38-39页
第五章 云环境下改进遗传算法在医药物流路径问题上的应用第39-68页
    5.1 云计算环境下医药物流配送车辆路径问题的求解算法第39-40页
    5.2 无时限多配送中心路径优化问题第40-41页
        5.2.1 问题描述第40页
        5.2.2 数学模型建立第40-41页
    5.3 云环境下改进遗传算法的设计第41-56页
        5.3.1 编码与解码第41-42页
        5.3.2 初始种群与适应度函数第42-47页
        5.3.3 选择算子第47-48页
        5.3.4 交叉算子第48-49页
        5.3.5 变异算子第49-50页
        5.3.6 2-Opt优化算法第50-53页
        5.3.7 算法的结构第53-56页
    5.4 Hadoop实验平台及优化结果分析第56-67页
        5.4.1 Hadoop云计算仿真实验平台的搭建第56-60页
        5.4.2 Hadoop云计算仿真实验平台的测试第60-63页
        5.4.3 实例分析第63-67页
    5.5 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
    6.1 总结第68页
    6.2 展望第68-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-75页
攻读硕士学位期间发表论文情况第75页

 
论文编号BS3380137,这篇论文共75
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