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需求波动下的大规模多车场车辆调度方法研究 |
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论文目录 |
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中文摘要 | 第1-4页 | ABSTRACT | 第4-7页 | 第一章 绪论 | 第7-16页 | ·问题背景及研究意义 | 第7-8页 | ·国内外研究现状 | 第8-12页 | ·多车场车辆调度问题研究现状 | 第8-10页 | ·多周期车辆路径问题研究现状 | 第10页 | ·聚类技术在车辆调度问题中应用的研究现状 | 第10-12页 | ·当前研究存在问题分析 | 第12-13页 | ·本文研究思路和采用的方法 | 第13-14页 | ·本文主要工作 | 第14-16页 | 第二章 多车场车辆路径调度问题及求解方法概述 | 第16-25页 | ·多车场车辆路径问题 | 第16-18页 | ·定义 | 第16-17页 | ·模型建立 | 第17-18页 | ·动态的多周期车辆路径问题 | 第18-20页 | ·问题阐述 | 第18页 | ·问题特性 | 第18-20页 | ·本文涉及的求解方法基础 | 第20-24页 | ·模糊聚类方法 | 第21-22页 | ·启发式算法概述 | 第22-24页 | ·本章小结 | 第24-25页 | 第三章 双层模糊聚类下单周期多车场车辆路径问题 | 第25-39页 | ·问题描述 | 第25页 | ·双层模糊聚类框架的提出 | 第25-27页 | ·上层静态聚类方法 | 第26-27页 | ·下层模糊聚类算法 | 第27页 | ·下层模糊聚类算法的实现步骤 | 第27-32页 | ·模糊聚类决策变量分析 | 第27-28页 | ·聚类决策变量的处理 | 第28-30页 | ·模糊相似度计算 | 第30-31页 | ·基于模糊相似度的客户聚类算法 | 第31-32页 | ·基于遗传算法的面向客户群车辆路径求解方法 | 第32-35页 | ·遗传算法的实现步骤 | 第32-34页 | ·基于遗传算法的求解方法 | 第34-35页 | ·仿真实验 | 第35-37页 | ·本章小结 | 第37-39页 | 第四章 多周期多车场动态车辆路径问题 | 第39-51页 | ·问题描述 | 第39页 | ·多周期多车场车辆路径问题求解框架 | 第39-45页 | ·波动订单的处理流程 | 第41-42页 | ·基于双层模糊聚类的双服务优先级策略 | 第42-43页 | ·基于改进遗传算法的求解方法 | 第43-45页 | ·案例分析 | 第45-49页 | ·背景介绍 | 第45页 | ·三阶段框架求解结果 | 第45-49页 | ·三阶段求解与直接配送结果对比 | 第49页 | ·本章小结 | 第49-51页 | 第五章 结论与展望 | 第51-53页 | ·本文工作总结 | 第51-52页 | ·研究方向展望 | 第52-53页 | 参考文献 | 第53-57页 | 发表论文和参加科研情况说明 | 第57-58页 | 致谢 | 第58-59页 | 附录 | 第59-61页 |
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