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第一章引言
1.1研究的背景与意义
1.2研究的主要内容和主要研究成果
1.2.1研究的主要内容
1.2.2本文的主要研究成果
第二章定位－运输路线安排问题优化算法研究综述
2.1定位－运输路线安排问题研究综述
2.1.1 LRP的含义
2.1.2 LRP的发展历程
2.1.3 LRP与LA和VRP的比较
2.1.4定位、分配、路线三者的相互关系
2.1.5 LRP的分类
2.2智能优化算法概述
2.2.1优化方法的数学表达式
2.2.2常用最优化方法的种类和机制
2.3遗传算法
2.3.1遗传算法(GA)
2.3.2多目标遗传算法综述
2.3.3基于遗传算法的调度概述
2.4定位－运输路线安排问题优化算法研究综述
2.4.1 LRP求解算法的发展
2.4.2 LRP实际问题的求解算法的发展
2.4.3常用的解决LRP问题的算法
2.4.4 LRP三类不同问题(LRP,LA,VRP)求解算法分析
2.5本章小结
第三章定位－运输路线安排问题优化调度模型研究
3.1定位－配给问题的描述
3.1.1定位－配给问题的描述
3.1.2定位－配给问题模型的建立
3.2集成化物流中的运输－车辆路线安排问题的模型
3.2.1集成化物流中的运输－车辆路线安排问题的描述
3.2.2集成化物流中的运输－车辆路线安排问题的数学模型
3.3集成化物流中的定位－运输路线安排问题的模型
3.3.1集成化物流中的定位－运输路线安排问题的描述
3.3.2单目标定位－运输路线安排问题(LRP)的数学模型
3.3.3多目标定位－运输路线安排问题(LRP)的数学模型
3.4本章小结
第四章集成化物流中的定位－配给问题的启发式算法
4.1定位－配给问题的数据处理－小波分析
4.1.1小波分析原理简介
4.1.2基于小波分析的LA的数据处理
4.2启发式算法的基本原理
4.2.1LA的启发式算法的基本思想
4.2.2基于启发式算法的LA问题分析
4.3启发式算法的实现步骤
4.4定位－配给问题的仿真分析
4.5本章小结
第五章集成化物流中的车辆－运输路线安排问题的聚类－遗传混合算法
5.1集成化物流中的车辆－运输路线安排问题的优先级综合聚类分析
5.1.1聚类分析及综合优先级聚类分析的含义、功能与作用
5.1.2 VRP综合优先级聚类分析
5.2 VRP聚类－遗传混合算法的实现步骤
5.3仿真实例
5.4本章小结
第六章一类单目标定位－运输路线安排问题的算法研究
6.1两阶段启发式算法求解单目标LRP问题
6.1.1两阶段启发式算法的实现
6.1.2仿真实例分析
6.2聚类－混沌搜索混合算法求解单目标LRP问题
6.2.1算法的实现
6.2.2仿真实例
6.3本章小结
第七章多目标定位－运输路线安排问题的优化算法研究
7.1多目标LRP的复杂性及其算法研究
7.1.1多目标定位－运输路线安排问题建模和求解的复杂性
7.1.2两目标LRP问题优化模型及其求解方法
7.2一类多目标LRP的求解算法
7.2.1混合优化算法求解MLRP问题
7.2.2多目标LRP的模糊优化求解方法
7.3本章小结
第八章多目标定位－运输路线安排问题的优化调度仿真系统设计
8.1系统仿真与仿真调度
8.1.1系统仿真综述
8.1.2计算机仿真的发展方向
8.1.3仿真调度的含义
8.2多目标LRP问题优化调度系统设计目标
8.3城市物流配送优化调度系统分析
8.3.1城市物流配送系统构成
8.3.2城市物流配送系统分析
8.4城市物流配送系统仿真调度的总体设计
8.4.1系统功能设计
8.4.2系统操作流程
8.4.3城市物流配送系统中的信息流程
8.4.4城市物流配送系统的系统设计的核心：LRP
8.4.5物流配送仿真调度系统运行机制
8.5本章小结
第九章结束语
9.1本文的主要结论
9.2未来扩充研究的LRP问题
参考文献
致谢
作者简介
附录
1.攻读博士期间发表的论文
2.参加的科研项目
