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考虑客户时间心理偏好的4PL路径优化问题研究

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考虑客户时间心理偏好的4PL路径优化问题研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-21页
  1.1 课题研究的背景与意义第11-12页
  1.2 物流概述第12-20页
    1.2.1 物流的发展阶段第13-15页
    1.2.2 第四方物流的运作模式和功能第15-17页
    1.2.3 国内外研究现状第17-18页
    1.2.4 第四方物流优化问题综述第18-19页
      1.2.4.1 路径选择第18-19页
      1.2.4.2 第三方物流服务供应商的选择第19页
      1.2.4.3 运输方式选择第19页
    1.2.5 第四方物流路径优化问题研究第19-20页
      1.2.5.1 路径和第三方物流服务供应商的综合优化第19-20页
      1.2.5.2 第四方物流路径优化问题分类第20页
  1.3 研究内容第20-21页
第2章 相关理论概述第21-41页
  2.1 期望效用理论第21页
  2.2 前景理论第21-25页
    2.2.1 前景理论的起源第21-22页
    2.2.2 前景理论的基本思想第22-25页
  2.3 前景理论的发展与应用第25-30页
    2.3.1 累积前景理论概述第25-28页
    2.3.2 第三代前景理论概述第28-29页
    2.3.3 前景理论的应用第29-30页
  2.4 龙贝格积分法第30-32页
  2.5 蚁群算法第32-41页
    2.5.1 蚁群算法的起源第32-33页
    2.5.2 基本蚁群算法第33-35页
    2.5.3 蚁群算法的改进第35-37页
    2.5.4 混合蚁群算法第37-41页
      2.5.4.1 状态转移规则第37-38页
      2.5.4.2 信息素的更新第38-39页
      2.5.4.3 混合蚁群算法的特点第39-41页
第3章 问题模型及其算法设计第41-51页
  3.1 问题及模型描述第41-44页
    3.1.1 问题描述第41页
    3.1.2 模型中参量的描述第41-42页
    3.1.3 基于期望效用理论的数学模型第42-43页
    3.1.4 基于累积前景理论的数学模型第43-44页
  3.2 目标函数积分推导第44-46页
  3.3 混合蚁群算法设计第46-49页
    3.3.1 混合蚁群算法基本思想第46-47页
    3.3.2 不可行解的处理第47页
    3.3.3 混合蚁群算法步骤第47-49页
  3.4 小结第49-51页
第4章 仿真实验与分析第51-79页
  4.1 不同规模实例描述第51-54页
    4.1.1 七节点实例描述第51-53页
    4.1.2 十五节点实例描述第53-54页
    4.1.3 三十节点实例描述第54页
  4.2 混合蚁群算法参数分析第54-63页
    4.2.1 七节点实例算法参数分析第56-60页
    4.2.2 十五节点实例算法参数分析第60-61页
    4.2.3 三十节点实例算法参数分析第61-63页
    4.2.4 算法参数结果分析第63页
  4.3 不同算法间的对比与分析第63-64页
  4.4 问题分析第64-77页
    4.4.1 问题参数分析第64-72页
      4.4.1.1 客户预期时间分析第64-69页
      4.4.1.2 客户预期费用分析第69-72页
    4.4.2 不同模型对比分析第72-77页
  4.5 小结第77-79页
第5章 总结与展望第79-81页
  5.1 工作总结第79-80页
  5.2 研究展望第80-81页
参考文献第81-85页
致谢第85-87页
参加项目第87-89页
附录第89-100页

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