1 绪论
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2.1 需求预测研究现状
1.2.2 车辆路径问题研究现状
1.3.1 研究内容
1.3.2 创新点
1.3.3 技术路线
2 预测与路径规划的相关理论
2.1 电商预测的相关理论
2.2 机器学习的相关理论
2.3.1 有能力约束的车辆路径问题
2.3.2 带时间窗的车辆路径问题
2.3.3 车辆路径问题求解算法
2.4 本章小结
3 基于 GBDT算法的配送需求量预测研究
3.1 需求量预测分析
3.2.1 GBDT算法
3.2.2 配送需求量预测模型
3.3 配送需求量的转化
3.4 本章小结
4 考虑用户自提与送货上门的选址路径问题
4.1 问题描述
4.2 用户选择行为
4.3 配送模式的效用函数
4.3.1 送货上门和自提效用函数
4.4 模型建立
4.5 算法设计
4.6.1 数据收集
4.6.2 案例结果分析
4.7 本章小结
5 考虑带时间窗的用户自提与送货上门的选址路径问题
5.1 问题描述
5.2 带时间窗的电动车末端网点模型构建
5.2.1 模型参数定义
5.2.2 模型的目标函数
5.3 模型算法设计
5.3.1 插入算法
5.3.2 算法设计逻辑
5.4.1 数据收集
5.4.2 运算结果及分析
5.5 本章小结
6 总结
参考文献
附录
A. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录
B. 部分程序
C. 学位论文数据集
致谢
重庆大学;