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物流运输高效路线规划及货物装载策略

TOC\o1-2\h\u16383第1章引言 3

318041.1物流运输路线规划的重要性 3

125151.1.1背景分析 3

215091.1.2现状分析 3

286181.1.3重要性分析 3

296131.2货物装载策略的作用与意义 4

282551.2.1背景分析 4

19001.2.2现状分析 4

31451.2.3作用与意义 4

2903第2章物流运输路线规划基础 5

113092.1路线规划的基本概念 5

232582.2路线规划的关键因素 5

65882.3路线规划的主要方法 5

16648第3章货物装载策略基础 6

44093.1货物装载的基本概念 6

144883.2货物装载的影响因素 6

317653.3货物装载的主要策略 7

16509第4章物流运输路线优化算法 7

214024.1经典优化算法 7

47274.1.1线性规划 7

250164.1.2整数规划 7

130834.1.3动态规划 7

65144.1.4网络流优化 8

202524.2启发式算法 8

193274.2.1最邻近算法 8

143044.2.2蚁群算法 8

248534.2.3?禁忌有哪些信誉好的足球投注网站算法 8

86044.3遗传算法 8

220174.3.1编码策略 8

60404.3.2交叉和变异操作 8

134224.3.3适应度函数 9

325854.4神经网络算法 9

102604.4.1反向传播算法 9

23884.4.2遗忘算法 9

111674.4.3神经网络在物流运输路线优化中的应用 9

10187第5章货物装载问题的数学模型 9

108965.1货物装载问题的描述 9

69365.2货物装载问题的数学模型 9

7445.2.1符号说明 9

295545.2.2目标函数 10

279905.2.3约束条件 10

48205.3模型求解方法 10

18378第6章基于遗传算法的物流运输路线规划 11

234986.1遗传算法在路线规划中的应用 11

239536.1.1背景介绍 11

234456.1.2遗传算法的优势 11

249406.2遗传算法求解路线规划的步骤 11

292966.2.1编码 11

126046.2.2初始化种群 11

212456.2.3适应度评价 11

307816.2.4选择 11

148856.2.5交叉 12

112376.2.6变异 12

28016.2.7新种群 12

2196.2.8终止条件 12

56656.3遗传算法参数设置与优化 12

83686.3.1种群规模 12

213936.3.2交叉概率 12

282126.3.3变异概率 12

173216.3.4选择策略 12

219186.3.5适应度函数 12

8557第7章基于启发式算法的货物装载策略 13

202037.1启发式算法在货物装载中的应用 13

45807.2常见启发式算法简介 13

112797.2.1遗传算法 13

92057.2.2蚁群算法 13

230377.2.3粒子群算法 13

194357.2.4模拟退火算法 13

129347.3启发式算法在货物装载中的优化 13

82427.3.1算法参数调整 14

119407.3.2算法融合 14

23357.3.3多目标优化 14

9417.3.4约束处理 14

25524第8章案例分析与实证研究 14

193238.1物流企业运输路线规划案例 14

224638.1.1案例背景 14

57858.1.2路线规划方案 14

255488.1.3实施效果 15

2278.2货物装载策略应用案例 15

301388.2.1案例背景 15

256788.2.2装载策略方案 15

238038.2.3实施效果 15

252548.3效果评估与分析 15

3009第9章面临的挑战与发展趋势 15

16709.1物流运输路线规划的挑战 15

17059.1