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电动汽车行业物流资源优化配置的关键问题研究

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电动汽车行业物流资源优化配置的关键问题研究
论文目录
 
致谢第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-15页
1 绪论第15-25页
  1.1 研究背景与意义第15-19页
    1.1.1 研究背景第15-17页
    1.1.2 研究目的与意义第17-19页
  1.2 研究内容与方法第19-21页
    1.2.1 研究内容第19-20页
    1.2.2 研究方法第20-21页
  1.3 论文架构与技术路线第21-23页
    1.3.1 论文架构第21页
    1.3.2 技术路线第21-23页
  1.4 论文创新点第23-25页
2 文献与基础理论综述第25-43页
  2.1 资源优化配置研究现状第25-32页
    2.1.1 制定目标第26-27页
    2.1.2 资源识别第27页
    2.1.3 资源开发和获取第27-30页
    2.1.4 资源维系和融合第30-32页
  2.2 电动汽车电池回收研究现状第32-34页
  2.3 电动汽车充电站布局研究现状第34-36页
  2.4 研究述评与研究展望第36-39页
    2.4.1 研究述评第36-37页
    2.4.2 研究展望第37-39页
  2.5 电动汽车行业发展概况第39-43页
    2.5.1 电动汽车概况第39页
    2.5.2 电动汽车电池第39-40页
    2.5.3 电动汽车充电站第40页
    2.5.4 电动汽车行业发展第40-43页
3 资源识别及其仿真分析——资源共享QUEUING模型第43-59页
  3.1 研究背景第43页
  3.2 理论模型第43-50页
    3.2.1 非共享资源服务模型第45-48页
    3.2.2 共享资源服务模型第48-50页
  3.3 仿真第50-55页
    3.3.1 平均服务队长第51-52页
    3.3.2 业务平均处理时间第52-53页
    3.3.3 客户分类服务与顾客流失率第53页
    3.3.4 资源利用率与产出效率第53-55页
  3.4 资源识别结论第55-57页
    3.4.1 电池回收——时间维度上第55-56页
    3.4.2 充电站布局——空间维度上第56-57页
  3.5 本章小结第57-59页
4 资源开发、获取及其仿真分析—电池回收AGENT模型第59-77页
  4.1 研究背景第59页
  4.2 方法简介和概念模型第59-60页
  4.3 电池回收AGENT建模第60-65页
    4.3.1 消息模型第60-62页
    4.3.2 电池模型第62-64页
    4.3.3 电动汽车模型第64-65页
  4.4 电池回收仿真研究第65-69页
    4.4.1 仿真流程及模型运行结果第66-67页
    4.4.2 模型及初始条件设置第67-69页
  4.5 仿真结果与结论第69-74页
    4.5.1 模型检验第69-71页
    4.5.2 仿真结果第71-74页
  4.6 资源开发和获取结论第74-75页
  4.7 本章小结第75-77页
5 资源开发、获取及其仿真分析—电池回收QUEUING模型第77-87页
  5.1 电池回收概念模型第77页
  5.2 简单排队论模型第77-78页
  5.3 基于排队论的仿真模型第78-81页
    5.3.1 配对模型第79页
    5.3.2 电池模型第79页
    5.3.3 电动汽车模型第79-81页
  5.4 仿真实验分析第81-85页
    5.4.1 仿真设置第81-82页
    5.4.2 仿真实验第82-85页
  5.5 资源开发和获取研究结论第85-86页
  5.6 本章小结第86-87页
6 资源开发、获取及其仿真分析—充电站布局AGENT模型第87-117页
  6.1 研究背景第87页
  6.2 概念模型建立第87-89页
  6.3 数学模型分析第89-92页
  6.4 充电站布局仿真第92-95页
    6.4.1 充电站Agent第92-93页
    6.4.2 电动汽车Agent第93-94页
    6.4.3 目的地Agent第94-95页
  6.5 充电站布局仿真设置第95-100页
    6.5.1 仿真流程第95-97页
    6.5.2 仿真设置第97-100页
  6.6 充电站布局仿真结果和频率分析第100-108页
    6.6.1 充电站访问结果第100-101页
    6.6.2 充电站访问频率分析第101-108页
  6.7 充电站访问频率单因素分析第108-112页
  6.8 充电站布局优化第112-115页
    6.8.1 边缘点添加第112页
    6.8.2 访问频率稀释第112-113页
    6.8.3 最大三角形法第113页
    6.8.4 距离最小法与边缘点添加法第113页
    6.8.5 密度稀释法第113-115页
  6.9 资源开发、获取研究结论第115页
  6.10 本章小结第115-117页
7 资源维系、融合及其仿真分析——PRINCIPAL-AGENT模型分析第117-129页
  7.1 研究背景第117页
  7.2 委托代理模型第117-119页
  7.3 模型求解第119-121页
  7.4 模型分析第121-125页
    7.4.1 主导企业期望效用关系模型第121-123页
    7.4.2 附属企业期望收入关系模型第123-124页
    7.4.3 对主导企业总代理成本关系模型进行分析第124-125页
  7.5 资源维系、融合研究结论第125-127页
  7.6 本章小结第127-129页
8 资源维系、融合及其仿真分析——HOLOGRAPHIC-BASED模型分析第129-145页
  8.1 研究背景第129页
  8.2 基于准全息元模型的资源优化配置模型第129-131页
  8.3 基于物联网的系统数据获取和传输第131-134页
    8.3.1 SAP概述第132-133页
    8.3.2 SCP概述第133-134页
  8.4 基于神经网络模型的系统学习与反馈第134-135页
  8.5 基于准全息元模型仿真实验研究第135-142页
    8.5.1 传感器数据设置第135-138页
    8.5.2 数据收集与管理第138-139页
    8.5.3 网络学习与反馈第139-142页
  8.6 资源维系、融合研究结论第142-143页
  8.7 本章小结第143-145页
9 研究结论第145-147页
参考文献第147-155页
附录A 汽车和乘客AGENT第155-157页
附录B 找寻距离第157-159页
附录C 计算最优距离第159-161页
附录D 乘客优先级第161-163页
附录E 乘客信息第163-167页
附录F 汽车信息第167-169页
附录G 充电站信息第169-171页
附录H 充电站仿真结果第171-175页
附录I T-检验分析结果第175-179页
附录J 充电站布局优化过程第179-183页
附录K 实验样本第183-187页
附录L 神经网络训练代码第187-189页
附录M 神经网络测试代码第189-190页
附录N 数据收集过程第190-193页
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果第193-197页
学位论文数据集第197页

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