银行运钞车线路规划
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·选题背景及其研究意义 | 第8-9页 |
| ·加钞路径规划问题及研究现状 | 第9-10页 |
| ·论文工作和章节安排 | 第10-12页 |
| ·主要工作 | 第10页 |
| ·章节安排 | 第10-12页 |
| 第二章 VRP 及银行加钞路径问题 | 第12-26页 |
| ·VRP 的要素及分类 | 第12-14页 |
| ·VRP 的构成要素 | 第12-13页 |
| ·VRP 分类 | 第13-14页 |
| ·典型车辆路径问题模型 | 第14-18页 |
| ·VRP 数学模型 | 第14-16页 |
| ·VRPTW | 第16-18页 |
| ·VRP 算法 | 第18-22页 |
| ·精确式算法 | 第18-19页 |
| ·启发式算法 | 第19-22页 |
| ·银行加钞路径问题 | 第22-24页 |
| ·加钞路径问题的特点 | 第22-23页 |
| ·基于网络的运钞线路 | 第23页 |
| ·加钞路径问题的数学模型 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-26页 |
| 第三章 TCPN | 第26-38页 |
| ·Petri 网基本理论 | 第26-28页 |
| ·Petri 网定义 | 第26-27页 |
| ·关联矩阵 | 第27-28页 |
| ·高级 Petri 网 | 第28-30页 |
| ·CPN | 第28-29页 |
| ·TPN | 第29-30页 |
| ·智能 Petri 网 | 第30-32页 |
| ·智能 Petri 网 | 第30-31页 |
| ·智能 Petri 网路网模型 | 第31-32页 |
| ·TCPN 模型 | 第32-36页 |
| ·TCPN 模型路网模型 | 第32-34页 |
| ·TCPN 定义 | 第34-35页 |
| ·TCPN 发射规则 | 第35-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 蚁群优化算法 | 第38-50页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第38-40页 |
| ·基本蚁群算法机制 | 第39页 |
| ·基本蚁群算法模型 | 第39-40页 |
| ·蚁群算法执行步骤 | 第40-42页 |
| ·算法复杂度分析 | 第42-43页 |
| ·算法时间复杂度分析 | 第42页 |
| ·算法空间复杂度分析 | 第42-43页 |
| ·求解 VRP 蚁群算法 | 第43页 |
| ·参数对蚁群算法的影响 | 第43-48页 |
| ·蚂蚁数目对蚁群算法的影响 | 第43-44页 |
| ·信息启发式因子对算法的影响 | 第44页 |
| ·期望启发式因子对算法的影响 | 第44-46页 |
| ·信息素挥发因子对算法的影响 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 运钞车线路规划算法 | 第50-66页 |
| ·Petri 融合蚁群优化算法 | 第50-54页 |
| ·Petri 融合蚁群算法设计 | 第50-51页 |
| ·Petri 融合蚁群算法步骤 | 第51-52页 |
| ·Petri 融合蚁群算法流程图 | 第52-54页 |
| ·Petri 融合蚁群算法求解加钞路线 | 第54-62页 |
| ·实际算例建立 | 第54-55页 |
| ·案例结果 | 第55-62页 |
| ·算法分析 | 第62-63页 |
| ·算法结果对比 | 第62-63页 |
| ·算法收敛性 | 第63页 |
| ·本章小结 | 第63-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·论文工作总结 | 第66页 |
| ·工作展望 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
