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基于大数据的智能配送路线优化方案

TOC\o1-2\h\u32705第1章引言 3

250451.1研究背景 3

97501.2研究目的与意义 3

12241.3国内外研究现状 3

259841.3.1国外研究现状 4

39331.3.2国内研究现状 4

9828第2章大数据概述 4

310812.1大数据概念与特征 4

302682.2大数据技术在物流行业的应用 5

91012.3大数据技术在本项目中的应用 5

24559第3章智能配送路线优化理论基础 6

37633.1配送路线优化问题的数学描述 6

9873.1.1符号定义 6

226483.1.2数学模型 6

217763.2智能优化算法概述 7

276313.2.1遗传算法（GA） 7

198583.2.2粒子群优化算法（PSO） 7

44403.2.3蚁群算法（ACO） 7

147593.2.4禁忌有哪些信誉好的足球投注网站算法（TS） 7

73683.3车辆路径问题的经典算法介绍 7

313413.3.1最邻近算法（NN） 7

150583.3.2节点插入算法（NI） 7

251723.3.3遗传算法（GA） 8

50393.3.4粒子群优化算法（PSO） 8

87483.3.5蚁群算法（ACO） 8

1233.3.6禁忌有哪些信誉好的足球投注网站算法（TS） 8

13290第4章配送数据采集与预处理 8

111334.1配送数据来源与类型 8

226094.1.1企业内部数据 8

316424.1.2公开数据 8

100164.1.3第三方数据 8

277384.1.4配送数据类型 9

280234.2数据预处理方法 9

161764.2.1数据清洗 9

134504.2.2数据转换 9

61104.2.3数据整合 9

232694.3数据清洗与融合 10

259094.3.1数据清洗 10

155604.3.2数据融合 10

16503第5章基于大数据的配送需求预测 10

31715.1配送需求预测方法概述 10

2935.2时间序列分析预测方法 10

166385.3机器学习预测方法 11

28683第6章车辆路径问题建模 11

318216.1车辆路径问题的数学模型 11

70996.1.1符号说明 11

326446.1.2数学模型 12

86706.2车辆路径问题的约束条件与目标函数 12

219896.2.1约束条件 12

71646.2.2目标函数 12

186546.3模型参数设置与优化 13

50456.3.1模型参数设置 13

45896.3.2模型优化 13

16760第7章基于大数据的智能优化算法设计 13

84307.1算法选择依据与评价指标 13

128607.1.1算法选择依据 13

167587.1.2评价指标 13

50697.2基于大数据的遗传算法设计 14

1047.2.1编码与初始种群 14

93817.2.2适应度函数设计 14

314757.2.3选择、交叉与变异操作 14

275007.2.4算法终止条件 14

190797.3基于大数据的粒子群优化算法设计 14

152507.3.1粒子编码与初始化 14

75697.3.2适应度函数设计 14

306247.3.3粒子更新策略 15

191987.3.4算法终止条件 15

18229第8章智能配送路线优化算法实现 15

242678.1算法实现框架 15

260608.1.1数据预处理模块 15

205308.1.2路径规划模块 15

63258.1.3结果评估模块 15

220728.2算法参数设置与调整 15

35728.2.1遗传算法参数设置 16

137348.2.2蚁群算法参数设置 16

130128.2.3粒子群优化算法参数设置 16

316568.3算法功能分析 16

185588.3.1算法收敛性分析 16

293668.3.2算法稳定性分析 16

281128.3.3算法计算效率分析 16

193128.3.4算法实用性分析 16

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