电子商务中的物流问题及路径优化算法

论文摘要

电子商务是一场商业领域的根本性革命,然而,它在中国的发展的实际情况却远没有预想中的那样好,其中物流能力的滞后是一个重大的原因。作为电子商务中一个重要的关节,本文对电子商务中的物流活动进行了阐述,并且着重于路径优化问题做了详细的分析。提出了基于多线程Dijkstra算法及多种群蚁群算法的两阶段混合启发式算法,用于解决电子商务中的车辆路径优化问题。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 电子商务与物流
• 1.1.1 电子商务与物流的关系
• 1.1.2 电子商务对物流的影响
• 1.2 物流配送
• 1.3 论文研究的主要内容
• 1.4 本章小结
• 第二章 物流配送车辆优化调度（VSP）问题
• 2.1 国内外研究现状
• 2.1.1 物流配送车辆优化调度问题的描述与分类
• 2.1.2 物流配送车辆优化调度的模型
• 2.1.3 物流配送车辆优化调度的求解方法
• 2.2 实际问题的提出
• 2.2.1 车辆调度问题
• 2.2.2 在物流配送运输模式下的车辆调度问题
• 2.2.3 VSP 问题的指针体系
• 2.3 物流配送车辆调度问题的数学模型
• 2.3.1 研究问题的界定
• 2.3.2 一般VSP 数学模型
• 2.3.3 有时间窗的非满载VSP 数学模型
• 2.4 本章小结
• 第三章 路径优化问题的两阶段混合启发式算法
• 3.1 两阶段混合启发式算法描述
• 3.2 基于多线程DIJKSTRA 算法的单源最短路径问题
• 3.2.1 问题背景
• 3.2.2 权值函数的定义
• 3.2.3 原始的Dijkstra 算法
• 3.2.4 原始算法的瓶颈
• 3.2.5 多线程Dijkstra 算法
• 3.3 基于多种群蚁群算法的多顾客路径寻优问题
• 3.3.1 问题背景
• 3.3.2 蚁群算法的基本思想
• 3.3.3 车辆路径优化问题的基本蚁群算法模型
• 3.3.4 基本蚁群算法的优缺点
• 3.3.5 多种群蚁群算法
• 3.4 本章小结
• 第四章 算法实例
• 4.1 DIJKSTRA 算法实例
• 4.2 实验数据比较
• 第五章 结论与展望
• 5.1 全文总结
• 5.2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文