一、押运:风险与机遇并存——浅谈金融押运业的社会化、市场化趋势（论文文献综述）
贾若男[1]（2019）在《运钞入库车辆的路径优化问题研究》文中研究指明随着中国社会经济的不断发展,流通于各环节的现金量逐年上升,根据2018年12月央行发布的金融统计数据报告显示,截止到12月末,流通中的货币余额达到了7.32万亿元,对大规模现金流通的有效管理也越来越受关注。实际生活中,押运公司负责押运银行款箱并且制定行车路线。从押运效率和押运安全性的角度考虑现金押运问题,押运公司对行车路线的选择往往只考虑押运距离或者押运时间最短,且仅仅依据经验制定路线,容易忽视银行网点对时间的要求。另一方面考虑到押运对象的特殊性,在运钞入库途中,银行网点等待款箱被接走的时间内还要考虑现金可能产生的风险成本,比如现金由于押运时间的延长未被运走会产生的被抢劫风险等,从而带来较高的押运风险和押运成本,使得现金流通效率大受影响。因此,从我国的具体情况出发,对运钞入库路径优化问题进行研究,具有重要的理论和实际意义。本文在金融押运的背景下,以运钞入库车辆路径问题为研究对象,设计了运钞入库车辆的路径优化问题模型以及求解算法,主要包括:（1）根据国内外有关路径优化问题以及现金押运问题的研究现状,本文在传统车辆路径优化问题的基础模型上,加入了时间窗约束,来对银行网点的期望服务满意度进行量化;另一方面,现金在银行网点等待时间的延长被抢劫等风险因素增加,而这种风险的衡量与现金的数量也就是押运款箱的数量以及时间是成正比的。考虑这两种因素的基础上对运钞入库路径优化方案进行设计,最终构建了该问题的路径优化模型。（2）在求解算法方面,车辆路径优化问题属于多目标规划问题,求解算法一般采用启发式算法进行求解。对于本文研究的运钞入库车辆的路径优化问题,通过对比不同的求解算法,最终选择遗传算法来求解。（3）最后通过仿真实验,运用Matlab软件运行程序,得到最优押运路径,然后通过对比有无时间窗和现金风险成本以及两者都考虑的情况,对车辆路径优化问题的影响,从而验证本文所建立模型及求解算法的合理性。
莫俊华[2]（2018）在《指纹验证在押运外包业务中的应用》文中提出随着金融系统押运工作向社会化、专业化和市场化发展,押运业务外包逐渐成为主流趋势。由金融体制外的人员承担押运工作,因此这些人员的身份识别成为了押运业务中的高风险环节。经过充分评估后,开平市农村信用合作联社决定采用自主研发的方式,完成指纹验证系统的开发,实现安全、高效的身份验证。本文介绍了该系统的主要方案、系统架构、验证体现及优点。
李娟[3]（2012）在《金融押运车辆路径问题的研究与应用》文中研究指明随着我国经济的迅速增长,吸引了越来越多的国内外资金,金融服务业也得到了空前的发展,国有银行、城市银行、私人银行如雨后春笋般蓬勃发展。各银行机构的营业网点遍布大中小城市,银行的现金流也呈指数增长,现金押运和安全存取逐渐成为各银行首要解决的问题,各押运公司也应运而生,但还没有形成完善的系统体系,各银行网点之间的现金流通主要依靠押运公司的路径规划完成,为此本文的研究目的是为金融押运中车辆路径规划提供决策支持。和其他车辆路径问题相比,金融押运具有以下几个基本特征：一、具有约束比较紧的时间窗,且一般在城市路网比较繁忙的上下班高峰期进行。旅行速度不仅受出发时间的影响,而且还具有很大的不确定性。二、款箱、押运人员和网点一一对应。出发后,若发生诸如严重堵塞、交通事故等意外,一般的补救策略都不适用。三、规划好的车辆路径一经确定,在相当长的时间内不能随意更改。结合资料和调研分析,本论文中动态网络车辆路径问题模型将被应用于金融押运车辆路径规划,将路径规划抽象为随机时间依赖车辆路径问题（Stochastic Time Dependent Vehicle Routing Problem,STDVRP）。在STDVRP模型中,充分考虑了旅行速度的时间依赖性和随机波动性,在满足时间窗、容量约束等条件下寻找出最佳线路。为求解此模型,本论文提出了一种改进遗传算法和禁忌搜索算法,通过比较产生更适合求解此模型的算法。在这之后,本文以某金融押运公司早送晚接业务的数据为基础建立了实际算例,并对STDVRP模型的结果进行了分析,证明了STDVRP模型有效性。最后,本文对押运调度管理子系统进行了设计。
刘晓翀[4]（2012）在《基于GIS的运钞车辆路径问题研究》文中研究表明运钞车辆路径问题是VRP问题的一个实际应用。对运钞车辆的行车路径进行合理的管理和规划，是降低运钞成本、提高运钞车工作效率和安全性的有效手段。本文以运钞车辆路径问题为研究对象，针对运钞过程中运钞成本高、不同线路的工作负荷不均衡、部分线路存在安全隐患等问题，提出了运钞车VRP问题的综合优化目标和求解方案。在此基础上分别构建了运钞线路划分模型和运钞单车路径优化模型，给出了相关的改进算法设计。同时，结合地理信息系统（GIS）理论开发了运钞车VRP系统，并应用实例验证了该系统的有用性和可靠性。在分析运钞车辆路径问题特点的基础上，提出了解决运钞车VRP问题的整体目标和“先划分、再优化”的求解思路，分别给出了运钞线路划分目标和运钞单车路径优化目标。为实现运钞线路划分目标，提出了综合指标工作量、综合指标工作量均衡因子和网点间的真实路网距离的概念，并给出了具体求解方法；构建线路划分模型，针对该模型的求解需要和传统计算方法的不足，通过提高网点的聚集度和均衡不同线路的工作负荷对最邻近算法进行改进，并用某押运公司的实际运钞数据，验证了新算法在任务分配、行车距离、服务时间上的优越性。为实现运钞单车路径优化目标，提出了道路畅通度和安全系数的概念，分别定义了其内涵和计算方法；以线路总行车距离和总服务时间的综合评价值最低、且满足线路安全要求为优化目标，构建了运钞单车路径优化模型；针对基本蚁群算法存在的不足，结合道路畅通度和安全系数改进了传统蚁群算法的状态转移概率和信息素更新策略，并结合实例验证了新算法在单车路径目标值、运行时间、收敛速度上的优越性。为将计算机求解出的路径优化方案数据以更加直观的形式传递给使用者，利用本文所构建的两个模型和相关改进算法，结合GIS理论开发了运钞车VRP系统，实现“先划分、再优化”的运钞车VRP问题求解方案，并将求解结果以地图、数据表、报表的直观形式展现给用户。本文最后用某押运公司的任务实例对该系统进行了测试，验证了该系统解决运钞车辆路径问题的有用性。
李瑞[5]（2011）在《CQGD押运公司发展探析》文中研究表明CQGD押运公司成立于2001年,是重庆市一家为银行及社会各界提供安全押运和武装护运的专业护运公司。近年来,公司传统的管理方法已经不适应当前公司的发展,公司应当建立更能符合市场需要的发展战略。本文旨在通过对CQGD公司发展的探析,分析了公司发展的内外部环境,总结了公司发展中的优势、劣势、机会和威胁。在此基础上确定了公司的战略目标、总体战略与竞争战略。最后提出了战略实施措施,并给出了战略控制的建议。全文分为四个章节。第一章CQGD押运公司简介及其存在的问题。本章首先概述了CQGD押运公司成立和发展的历程,然后对公司主要业务做了介绍,阐述公司现状,并提出了公司发展中存在的突出问题。第二章CQGD押运公司的战略分析。本章首先简述战略管理的理论,然后分别对公司发展的外部环境与内部环境进行分析。最后,运用SWOT分析思想,给出公司发展中所面临的优势（S）、劣势（W）、机会（O）和威胁（T）。第三章CQGD押运公司的战略制定。根据前文对公司的现状及SWOT分析,本章确定了公司的战略目标,分别给出了公司总体战略、竞争战略与有关职能部门的职能战略。第四章CQGD押运公司的战略实施与战略控制。本章首先是公司的战略实施建议,以具体地将公司战略进行落实：公司要合理调整组织结构,加强人力资源管理,作好科技信息管理,增强运营管理,推进企业文化与企业品牌建设。最后,提出公司战略控制的建议。本文对CQGD押运公司的发展从战略管理的视角进行了分析并给出了建议。本文中提到的建议一部分目前已正在公司实施。如果本文也能对同行业相关公司的发展提供一定的参考,笔者将感到无比荣幸。由于笔者知识有限,文中难免出现错误和疏漏之处,恳请各位老师学者不吝赐教。谨致以衷心的感谢!
周冬[6]（2010）在《基于TDVRP和STDVRP模型的金融押运车辆路径问题研究》文中研究表明近年来,国内各大城市陆续建立了专业的金融押运企业,为银行网点、超市、医院等场所统一提供押运服务。虽然金融押运服务业发展较快,但整体上还处于起步阶段,车辆路径规划主要靠经验完成,与信息化、智能化的要求还相距甚远。本文的研究目的即为金融押运中车辆路径规划提供决策支持。和其他车辆路径问题相比,金融押运有以下特殊性需要考虑:第一,时间窗约束非常紧,且往往要求在城市路网的上下班高峰进行,速度受出发时间的影响较大且具有随机波动性;第二,押运货物与客户一一对应,车辆出发后如果发生意外（比如严重堵塞、交通事故等）,通常的补救策略都不适用;第三,车辆路径一旦规划好,相当长时间内需要保持稳定。经过调研分析,本论文将金融押运车辆路径规划抽象为时间依赖车辆路径问题（Time Dependent Vehicle Routing Problem,TDVRP）和随机时间依赖车辆路径问题（Stochastic Time Dependent Vehicle Routing Problem,STDVRP）两种动态网络模型。TDVRP模型中,为避免超车问题,本文将旅行速度作为时间的函数,在满足硬时间窗的条件下要求总费用最小。STDVRP模型中,本文同时考虑了旅行速度的时间依赖性和随机性,即将速度处理为简单的随机过程,研究了保证最坏情况客户满意度不超过某个限度的条件下,要求期望总费用（包括车辆固定费用和旅行时间费用）最小的优化策略。为求解上述模型,本论文提出了一种多种群进化策略算法,其实质是一种群体搜索的元启发式算法,对Solomon标准问题集的计算结果表明该算法有较强的全局寻优能力。然后,本文分别建立了符合金融押运特点的时间依赖算例和随机时间依赖算例,通过算法结果的比较分析,证明了TDVRP模型和STDVRP模型的有效性。最后,本文以深圳威豹金融押运公司在南山区早送晚接业务的数据为基础建立了实际算例,并对TDVRP模型和STDVRP模型的结果进行了分析。说明本文不仅具有理论上的创新意义,也具有较高的实际应用价值。
马剑,张伟光,运治林,巴新中,赵一之,张合现[7]（2007）在《经理人茶座》文中提出本期经理人茶座,我们邀请了张伟光、运治林、巴新中、赵一之、张合现五位老总就当前保安行业改革发展面临的热点问题各抒己见。
王涛[8]（2004）在《押运:风险与机遇并存——浅谈金融押运业的社会化、市场化趋势》文中指出
二、押运:风险与机遇并存——浅谈金融押运业的社会化、市场化趋势（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、押运:风险与机遇并存——浅谈金融押运业的社会化、市场化趋势（论文提纲范文）
（1）运钞入库车辆的路径优化问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.3 文献综述 |
| 1.3.1 路径优化问题研究 |
| 1.3.2 运钞车路径优化问题研究 |
| 1.3.3 文献评述 |
| 1.4 研究内容、思路与方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究思路 |
| 1.4.3 研究方法 |
| 1.4.4 论文创新点 |
| 1.5 论文框架 |
| 第2章 相关理论基础 |
| 2.1 车辆路径问题相关理论 |
| 2.1.1 考虑容量约束的车辆路径问题 |
| 2.1.2 带时间窗的车辆路径问题 |
| 2.1.3 求解车辆路径问题的算法及算法选择 |
| 2.2 运钞入库问题相关理论 |
| 2.2.1 资金风险管理 |
| 2.2.2 现金押运管理 |
| 2.2.3 运钞入库问题的特点 |
| 2.2.4 运钞入库问题求解思路 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 运钞入库车辆的路径优化建模 |
| 3.1 运钞入库车辆的车辆路径优化问题分析 |
| 3.1.1 运钞入库车辆的路径优化因素 |
| 3.1.2 运钞入库车辆的路径优化目标 |
| 3.2 运钞入库车辆的路径优化问题模型 |
| 3.2.1 问题描述 |
| 3.2.2 现金风险描述 |
| 3.2.3 模型假设 |
| 3.2.4 参数定义 |
| 3.2.5 目标函数定义 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 运钞入库车辆的路径模型求解算法设计 |
| 4.1 求解运钞入库路径模型的遗传算法 |
| 4.1.1 遗传算法的原理 |
| 4.1.2 遗传算法的特点 |
| 4.2 算法设计 |
| 4.2.1 编码 |
| 4.2.2 初始化种群 |
| 4.2.3 适应度函数 |
| 4.2.4 选择算子 |
| 4.2.5 交叉操作 |
| 4.2.6 变异操作 |
| 4.2.7 算法终止条件 |
| 4.2.8 算法设计流程 |
| 4.3 算法灵敏度分析 |
| 4.3.1 变异概率 |
| 4.3.2 运输成本 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 运钞入库车辆的路径优化问题算例分析 |
| 5.1 实验数据 |
| 5.2 参数设置 |
| 5.3 实验结果 |
| 5.4 实验分析 |
| 5.4.1 现金风险分析 |
| 5.4.2 时间窗分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 局限性与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（2）指纹验证在押运外包业务中的应用（论文提纲范文）
| 一、引言 |
| 二、押运业务外包的衍生问题 |
| 三、科技解决方案的探索 |
| (一) 自主研发方案的形成 |
| (二) 指纹验证系统的架构 |
| (三) 安全高效的验证体现 |
| (四) 指纹验证系统的优点 |
| 1. 人员档案电子化管理, 安全便捷 |
| 2. 设备费用投入少, 见效快 |
| 3. 提升网络资源利用率 |
| 4.身份验证安全高效 |
| 5. 验证记录可长期保存 |
| 四、结束语 |
（3）金融押运车辆路径问题的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外发展状况 |
| 1.3 本课题任务 |
| 1.3.1 研究目标及技术路线 |
| 1.3.2 本文完成的工作 |
| 1.3.3 论文安排 |
| 第2章 车辆路径问题综述 |
| 2.1 车辆路径问题简介 |
| 2.1.1 车辆路径问题的描述 |
| 2.1.2 主要分类 |
| 2.2 动态网络车辆路径问题 |
| 2.3 遗传算法简介 |
| 2.3.1 基本概念 |
| 2.3.2 遗传算法的工作流程 |
| 2.4 禁忌搜索算法简介 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 金融押运STDVRP模型的建立 |
| 3.1 金融押运业务描述 |
| 3.1.1 业务类型及早送晚接业务的特点 |
| 3.1.2 金融押运车辆路径问题特点总结 |
| 3.2 STDVRP模型的建立 |
| 3.2.1 路网的时间依赖性 |
| 3.2.2 路网的随机波动性 |
| 3.2.3 问题描述 |
| 3.2.4 符号定义 |
| 3.2.5 目标函数 |
| 3.2.6 约束条件 |
| 3.2.7 期望旅行时间的计算 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 算法设计及算例分析 |
| 4.1 常用算法概况与比较 |
| 4.2 改进遗传算法设计 |
| 4.3 禁忌搜索算法设计 |
| 4.4 实际算例的建立 |
| 4.4.1 客户坐标 |
| 4.4.2 客户需求、服务时间及时间窗 |
| 4.4.3 随机时间依赖旅行速度 |
| 4.4.4 实验参数设定 |
| 4.5 改进遗传算法应用于STDVRP模型 |
| 4.5.1 算法参数设定 |
| 4.5.2 算例实现步骤 |
| 4.5.3 实验结果分析 |
| 4.6 禁忌搜索算法应用于STDVRP模型 |
| 4.6.1 算法参数设定 |
| 4.6.2 算法实现步骤 |
| 4.6.3 实验结果比较 |
| 4.7 不同巡回路线分别确定起始时间 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 押运调度管理子系统的设计与实现 |
| 5.1 系统总体目标 |
| 5.2 系统总体设计 |
| 5.2.1 系统开发环境 |
| 5.2.2 系统物理架构 |
| 5.2.3 系统功能结构 |
| 5.3 押运调度管理子系统功能模块设计 |
| 5.3.1 子系统设计目标 |
| 5.3.2 子系统功能结构 |
| 5.3.3 功能模块设计 |
| 5.4 数据库设计 |
| 5.4.1 数据库表结构设计 |
| 5.4.2 数据库逻辑模型设计 |
| 5.5 系统运行实例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录1 |
| 附录2 |
| 附录3 |
（4）基于GIS的运钞车辆路径问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题的背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 车辆路径问题研究现状 |
| 1.2.2 基于 GIS 的车辆路径问题研究现状 |
| 1.2.3 运钞车辆路径问题研究现状 |
| 1.3 本文的主要内容及结构 |
| 1.3.1 本文主要工作 |
| 1.3.2 本文结构 |
| 第二章 运钞车辆路径问题分析 |
| 2.1 VRP 问题概述 |
| 2.1.1 VRP 问题的定义 |
| 2.1.2 求解 VRP 问题的算法 |
| 2.2 运钞车 VRP 问题分析 |
| 2.2.1 运钞车 VRP 问题描述 |
| 2.2.2 运钞车 VRP 问题特点 |
| 2.2.3 运钞车 VRP 问题求解思路 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 运钞线路划分模型及算法设计 |
| 3.1 综合指标工作量 |
| 3.1.1 综合指标工作量的定义 |
| 3.1.2 综合指标工作量均衡因子的提出 |
| 3.1.3 权值的选定与调整 |
| 3.2 网点间的真实路网距离 |
| 3.2.1 真实路网距离的定义 |
| 3.2.2 真实路网距离的求解 |
| 3.3 运钞线路划分模型的构建 |
| 3.3.1 线路划分的基本原则 |
| 3.3.2 运钞线路划分目标 |
| 3.3.3 线路划分模型 |
| 3.4 基于改进最邻近算法的线路划分算法 |
| 3.4.1 最邻近算法的内容及特点 |
| 3.4.2 改进的最邻近算法设计 |
| 3.4.3 改进算法在运钞车 VRP 问题中的应用 |
| 3.4.4 实验结果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 运钞单车路径优化模型及算法设计 |
| 4.1 道路畅通度和安全系数的确定 |
| 4.2 单车路径优化模型的构建 |
| 4.2.1 单车路径优化目标 |
| 4.2.2 单车路径优化模型 |
| 4.3 基于改进蚁群算法的单车路径优化算法 |
| 4.3.1 蚁群算法概述 |
| 4.3.2 改进的蚁群算法 |
| 4.3.3 改进蚁群算法在运钞车 VRP 问题中的应用 |
| 4.3.4 实验结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于 GIS 的运钞车 VRP 系统的开发及应用 |
| 5.1 GIS 平台下的线路划分和路径优化 |
| 5.1.1 GIS 的概念和功能 |
| 5.1.2 GIS 与线路划分及路径优化模型的结合 |
| 5.2 基于 GIS 的运钞车 VRP 系统的开发 |
| 5.2.1 系统开发环境选定 |
| 5.2.2 系统结构 |
| 5.2.3 系统模块设计 |
| 5.2.4 生成线路管理模块的实现 |
| 5.3 实例应用分析 |
| 5.3.1 运钞车 VRP 系统应用实例 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（5）CQGD押运公司发展探析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1. CQGD押运公司的发展历程、现状与问题 |
| 1.1 公司慨述 |
| 1.1.1 行业背景 |
| 1.1.2 公司成立背景与发展阶段 |
| 1.2 公司现状与存在的主要问题 |
| 1.2.1 公司现状 |
| 1.2.2 公司存在的主要问题 |
| 2. CQGD押运公司的战略分析 |
| 2.1 企业战略管理概述 |
| 2.2 公司外部宏观环境分析 |
| 2.2.1 政治与法律环境因素 |
| 2.2.2 经济环境因素 |
| 2.2.3 社会和文化环境因素 |
| 2.2.4 技术环境因素 |
| 2.3 公司外部微观环境分析 |
| 2.3.1 潜在的进入者 |
| 2.3.2 替代品的威胁 |
| 2.3.3 购买者的议价能力 |
| 2.3.4 供应商的议价能力 |
| 2.3.5 现有竞争对手间的竞争 |
| 2.4 公司内部环境分析 |
| 2.4.1 公司内部优势 |
| 2.4.2 公司内部劣势 |
| 2.5 公司SWOT分析 |
| 3. CQGD押运公司的战略制定 |
| 3.1 公司的使命和战略目标 |
| 3.1.1 公司使命 |
| 3.1.2 战略目标 |
| 3.2 公司战略制定 |
| 3.2.1 公司的总体战略 |
| 3.2.2 公司的竞争战略 |
| 3.2.3 公司职能部门的职能战略 |
| 4. CQGD押运公司的战略实施与战略控制 |
| 4.1 公司的战略实施 |
| 4.1.1 合理调整组织结构 |
| 4.1.2 加强人力资源管理 |
| 4.1.3 作好科技信息管理 |
| 4.1.4 增强运营管理 |
| 4.1.5 推进企业文化与企业品牌建设 |
| 4.2 公司的战略控制 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）基于TDVRP和STDVRP模型的金融押运车辆路径问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文工作 |
| 1.3.1 研究目标及技术路线 |
| 1.3.2 本文完成的工作 |
| 1.3.3 论文安排 |
| 第2章 车辆路径问题综述 |
| 2.1 恒定速度车辆路径问题 |
| 2.1.1 描述与简介 |
| 2.1.2 数学模型 |
| 2.1.3 求解算法概述 |
| 2.2 动态网络车辆路径问题 |
| 2.2.1 描述与简介 |
| 2.2.2 近年研究趋势 |
| 2.2.3 主要成果概述 |
| 2.3 遗传算法应用于车辆路径问题 |
| 2.3.1 简介及算法流程 |
| 2.3.2 近年研究趋势 |
| 2.3.3 主要成果概述 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 TDVRP 和STDVRP 模型的建立 |
| 3.1 金融押运业务描述 |
| 3.1.1 我国金融押运发展简介 |
| 3.1.2 金融押运业务分类及特点 |
| 3.1.3 金融押运车辆路径问题特点总结 |
| 3.2 TDVRP 模型的建立 |
| 3.2.1 时间依赖性的处理 |
| 3.2.2 TDVRP 的数学模型 |
| 3.3 STDVRP 模型的建立 |
| 3.3.1 路网的随机性 |
| 3.3.2 客户满意度的指标 |
| 3.3.3 STDVRP 的数学模型 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 多种群进化策略 |
| 4.1 微生物进化的启发 |
| 4.2 算法流程及说明 |
| 4.2.1 初始解的产生 |
| 4.2.2 种群的初始化 |
| 4.2.3 过度繁殖 |
| 4.2.4 适应度值的计算 |
| 4.2.5 选择 |
| 4.2.6 算法终止条件 |
| 4.2.7 随机迁移 |
| 4.2.8 随机突变 |
| 4.2.9 后优化 |
| 4.3 恒定速度模型下的检验 |
| 4.3.1 算例选择 |
| 4.3.2 初始解的产生 |
| 4.3.3 简单优化的结果 |
| 4.3.4 随机迁移和随机突变算子的有效性 |
| 4.3.5 优化结果比较 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 TDVRP 模型的检验 |
| 5.1 时间依赖算例的建立 |
| 5.1.1 基础算例 |
| 5.1.2 时间依赖旅行速度 |
| 5.1.3 路网具体参数 |
| 5.2 多种群进化策略的调整 |
| 5.2.1 初始解的产生 |
| 5.2.2 改进式启发算法的调整 |
| 5.3 算例结果及分析 |
| 5.4 在部分路段上考虑时间依赖性 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 STDVRP 模型的检验 |
| 6.1 随机时间依赖算例的建立 |
| 6.1.1 基础算例 |
| 6.1.2 随机时间依赖旅行速度 |
| 6.1.3 路网具体参数 |
| 6.2 多种群进化策略的调整 |
| 6.2.1 期望旅行时间的计算 |
| 6.2.2 迟到时间的处理 |
| 6.3 算例结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 威豹金融押运公司案例研究 |
| 7.1 威豹金融押运公司简介 |
| 7.2 实际算例的建立 |
| 7.2.1 客户坐标 |
| 7.2.2 路段距离 |
| 7.2.3 客户需求 |
| 7.2.4 服务时间 |
| 7.2.5 时间窗 |
| 7.2.6 时间依赖旅行速度 |
| 7.3 案例结果及分析 |
| 7.3.1 TDVRP 模型的结果 |
| 7.3.2 部分时间依赖模型的结果 |
| 7.3.3 STDVRP 模型的结果 |
| 7.4 本章小结 |
| 第8章 总结与展望 |
| 8.1 全文总结 |
| 8.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 |
| 个人简历 |
| 发表的学术论文 |
（8）押运:风险与机遇并存——浅谈金融押运业的社会化、市场化趋势（论文提纲范文）
| 现状:几家欢乐几家愁 |
| 安全防范任重道远 |
| 观点:金融押运社会化趋势 |
| 办法：抵御风险促发展 |
四、押运:风险与机遇并存——浅谈金融押运业的社会化、市场化趋势（论文参考文献）
- [1]运钞入库车辆的路径优化问题研究[D]. 贾若男. 重庆邮电大学, 2019(02)
- [2]指纹验证在押运外包业务中的应用[J]. 莫俊华. 金融科技时代, 2018(05)
- [3]金融押运车辆路径问题的研究与应用[D]. 李娟. 东北大学, 2012(05)
- [4]基于GIS的运钞车辆路径问题研究[D]. 刘晓翀. 天津理工大学, 2012(10)
- [5]CQGD押运公司发展探析[D]. 李瑞. 西南财经大学, 2011(07)
- [6]基于TDVRP和STDVRP模型的金融押运车辆路径问题研究[D]. 周冬. 清华大学, 2010(02)
- [7]经理人茶座[J]. 马剑,张伟光,运治林,巴新中,赵一之,张合现. 中国保安, 2007(11)
- [8]押运:风险与机遇并存——浅谈金融押运业的社会化、市场化趋势[J]. 王涛. 中国保安, 2004(01)