改进的蚁群算法在实际VRP中的应用研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| ·研究背景 | 第12页 |
| ·研究意义 | 第12-13页 |
| ·主要研究内容 | 第13-14页 |
| ·研究方法 | 第14-16页 |
| 第2章 文献综述 | 第16-26页 |
| ·VRP问题的国内外研究现状 | 第16-21页 |
| ·VRP问题的国外研究现状 | 第16-19页 |
| ·VRP问题的国内研究现状 | 第19-20页 |
| ·各类算法的比较 | 第20-21页 |
| ·蚁群算法的国内外研究现状 | 第21-26页 |
| ·蚁群算法的国外研究现状 | 第22-24页 |
| ·蚁群算法的国内研究现状 | 第24-26页 |
| 第3章 VRP问题的模型及基本蚁群算法 | 第26-39页 |
| ·VRP问题的分类 | 第26-28页 |
| ·VRP问题的基本模型 | 第28-29页 |
| ·考虑车辆满载率的VRP问题数学模型 | 第29-31页 |
| ·基本蚁群算法 | 第31-39页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第31-33页 |
| ·蚁群算法的模型 | 第33-37页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第37-39页 |
| 第4章 改进的蚁群算法 | 第39-46页 |
| ·蚁群算法求解TSP与VRP的差异 | 第39页 |
| ·改进的蚁群算法 | 第39-41页 |
| ·改进的蚁群算法的实现步骤 | 第41-44页 |
| ·改进的蚁群算法的参数设置 | 第44-46页 |
| 第5章 基于改进的蚁群算法的实际应用 | 第46-60页 |
| ·Y公司问题描述 | 第46页 |
| ·数据搜集与初始化 | 第46-52页 |
| ·日均需求量数据 | 第47页 |
| ·客户点距离数据 | 第47-52页 |
| ·改进的政群算法在Y公司VRP中的实际应用 | 第52-54页 |
| ·结果分析 | 第54-60页 |
| ·参数的设置 | 第54页 |
| ·结果输出 | 第54页 |
| ·结果评价 | 第54-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第71-72页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第72页 |
