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智能配送网络优化策略研究

TOC\o1-2\h\u4824第一章绪论 3

10121.1研究背景与意义 3

284871.2国内外研究现状 3

218321.3研究内容与方法 4

16271第二章智能配送网络概述 4

121072.1智能配送网络的概念 4

25782.2智能配送网络的组成 4

68432.3智能配送网络的特点 5

26866第三章智能配送网络优化模型构建 5

51573.1优化模型的建立 5

198943.1.1目标函数 5

147103.1.2约束条件 5

38543.1.3模型求解方法 6

238543.2优化模型的求解方法 6

311713.2.1分支限界法 6

297193.2.2遗传算法 6

97483.2.3蚁群算法 6

147563.3优化模型的应用 6

74393.3.1案例背景 6

21553.3.2模型求解 6

301243.3.3应用效果分析 7

3931第四章路径优化策略 7

40114.1路径优化算法概述 7

44984.2遗传算法在路径优化中的应用 7

6514.3粒子群算法在路径优化中的应用 7

3589第五章车辆调度优化策略 8

187095.1车辆调度算法概述 8

218535.2车辆调度优化方法 8

138965.3车辆调度优化算法的应用 9

1968第六章仓库布局优化策略 9

262876.1仓库布局优化方法 9

2516.1.1现有仓库布局问题分析 9

146996.1.2仓库布局优化原则 9

129446.1.3仓库布局优化方法 10

303206.2仓库布局优化算法 10

63576.2.1基本算法 10

132566.2.2算法改进与优化 10

143356.3仓库布局优化算法的应用 10

230026.3.1实际案例介绍 10

81186.3.2算法应用效果分析 10

263796.3.3算法应用前景展望 10

13506第七章人员调度优化策略 11

218047.1人员调度优化方法 11

146397.1.1背景及意义 11

224197.1.2人员调度优化方法概述 11

37267.2人员调度优化算法 11

78967.2.1遗传算法 11

192587.2.2蚁群算法 11

305967.2.3粒子群算法 11

170987.3人员调度优化算法的应用 12

8237.3.1遗传算法在人员调度优化中的应用 12

253737.3.2蚁群算法在人员调度优化中的应用 12

20717.3.3粒子群算法在人员调度优化中的应用 12

4759第八章能源消耗优化策略 12

287968.1能源消耗优化方法 12

249778.1.1引言 12

95258.1.2节能潜力分析 12

123028.1.3常见能源消耗优化方法 12

324878.2能源消耗优化算法 13

128368.2.1引言 13

121018.2.2启发式算法 13

206808.2.3数学优化算法 13

187478.2.4混合算法 13

45728.3能源消耗优化算法的应用 13

18588.3.1路线优化算法应用 13

188528.3.2车辆调度算法应用 13

106098.3.3装卸作业优化算法应用 13

105258.3.4设备更新与维护优化算法应用 13

207528.3.5信息化管理优化算法应用 14

6084第九章智能配送网络优化策略实证分析 14

116949.1实证分析背景 14

319489.2实证分析方法 14

123049.2.1数据来源 14

314499.2.2研究方法 14

228999.3实证分析结果 14

314139.3.1基础设施优化 14

127869.3.2配送路径优化 15

11859.3.3配送人员管理优化 15

18119.3.4配送网络协同优化 15

9514第十章结论与展望 15

2349810.1研究结论 15

1681410.2研究局限 15

3210710.3研究展望 16

第一