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智能配送网络优化策略与实践案例

TOC\o1-2\h\u31557第1章智能配送网络概述 5

255711.1配送网络发展历程 5

194971.1.1传统配送网络阶段 5

121971.1.2现代配送网络阶段 5

266821.1.3智能配送网络阶段 5

116651.2智能配送网络的概念与特点 5

19741.2.1概念 5

216241.2.2特点 5

39861.3智能配送网络的关键技术 5

85311.3.1数据采集与处理技术 5

279851.3.2路径优化算法 6

261801.3.3智能决策技术 6

6551.3.4无人配送技术 6

323711.3.5云计算与大数据技术 6

97051.3.6网络安全技术 6

30162第2章配送网络优化策略 6

113082.1优化目标与原则 6

276672.2网络设计优化策略 6

173902.3运输路径优化策略 7

297892.4仓储布局优化策略 7

32512第3章数据分析与处理 7

326323.1数据收集与预处理 7

883.1.1数据收集 8

32133.1.2数据预处理 8

149483.2数据分析方法 8

319133.2.1描述性分析 8

186663.2.2关联性分析 8

19613.2.3聚类分析 8

27763.2.4预测分析 8

13373.3数据挖掘与应用 8

9523.3.1配送路径优化 9

48723.3.2配送时间预测 9

24673.3.3用户需求挖掘 9

105933.3.4异常监测与预警 9

11239第4章人工智能算法在配送网络优化中的应用 9

311764.1机器学习算法 9

245064.1.1决策树算法 9

39224.1.2支持向量机算法 9

111884.1.3聚类算法 9

99234.2深度学习算法 9

40674.2.1卷积神经网络（CNN） 9

94164.2.2递归神经网络（RNN） 9

60714.2.3自编码器 10

7034.3强化学习算法 10

112904.3.1QLearning算法 10

38114.3.2深度Q网络（DQN） 10

121374.3.3策略梯度算法 10

7414.4算法比较与选择 10

312844.4.1不同算法功能比较 10

195074.4.2算法选择原则与方法 10

181494.4.3实际应用案例 10

31605第5章网络优化实践案例 10

193945.1基于遗传算法的配送路径优化 10

156335.1.1背景介绍 11

322355.1.2遗传算法原理 11

27435.1.3实践案例 11

33845.1.3.1数据准备 11

15905.1.3.2编码方案设计 11

266665.1.3.3适应度函数构建 11

123415.1.3.4遗传操作设计 11

205595.1.3.5参数设置与算法运行 11

3905.1.3.6结果分析 11

27515.2基于蚁群算法的物流网络设计优化 11

256395.2.1背景介绍 11

219275.2.2蚁群算法原理 11

125895.2.3实践案例 11

212415.2.3.1数据准备 11

171995.2.3.2信息素初始化 11

229615.2.3.3路径选择策略 11

268615.2.3.4信息素更新规则 11

272315.2.3.5算法参数设置与运行 11

87745.2.3.6结果分析 11

104445.3基于粒子群算法的仓储布局优化 11

86305.3.1背景介绍 11

30605.3.2粒子群算法原理 12

79265.3.3实践案例 12

160465.3.3.1数据准备 12

111285.3.3.2粒子初始化 12

160575.3.3.3速度和位置更新策略 12

327155.3.3.4算法参数设置与运行 12

299585.3.3.5结果分析 12

12597第6章智能配送设备与技术 12

65166.1自动化仓储设