基于蚁群算法的港口货物配送车辆调度优化研究
| 致谢 | 第1-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究问题的提出及意义 | 第8-9页 |
| ·问题的提出 | 第8-9页 |
| ·研究的意义 | 第9页 |
| ·几个相关的概念 | 第9-11页 |
| ·组合优化问题 | 第9-10页 |
| ·NP完全问题 | 第10页 |
| ·NP完全问题优化算法 | 第10-11页 |
| ·国内外研究概况 | 第11-14页 |
| ·研究内容 | 第14-16页 |
| ·研究的主要内容 | 第14页 |
| ·研究思路与方法 | 第14-16页 |
| 第2章 蚁群算法原理及特点 | 第16-25页 |
| ·旅行商问题(TSP) | 第16-17页 |
| ·蚁群算法的基本思路 | 第17页 |
| ·蚁群算法原理简介 | 第17-23页 |
| ·基本蚁群算法 | 第18-20页 |
| ·几种改进的蚁群算法 | 第20-23页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第23-24页 |
| ·蚁群算法的优点 | 第23页 |
| ·蚁群算法的缺点 | 第23-24页 |
| 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 几种启发式算法的比较 | 第25-33页 |
| ·蚁群算法参数分析 | 第25-26页 |
| ·三种典型TSP问题的蚁群算法仿真 | 第26-32页 |
| ·蚁群算法与其他启发算法的比较 | 第32页 |
| 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 港口货物配送车辆优化调度问题数学建模 | 第33-41页 |
| ·配送车辆优化调度问题的描述及构成要素 | 第33-34页 |
| ·配送车辆优化调度问题的分类 | 第34-35页 |
| ·多配送中心车辆调度问题 | 第35-40页 |
| ·多配送中心车辆调度问题的客户分配方法 | 第36-37页 |
| ·单配送中心车辆调度问题数学建模 | 第37-38页 |
| ·分解法求解多配送中心车辆调度问题数学建模 | 第38-40页 |
| 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 多配送中心车辆调度问题的蚁群算法 | 第41-50页 |
| ·算法描述 | 第41-44页 |
| ·单配送中心车辆调度问题与TSP问题的比较 | 第41页 |
| ·多配送中心车辆调度问题算法描述 | 第41-44页 |
| ·算法实现 | 第44-49页 |
| ·初始化及客户分配程序 | 第44-46页 |
| ·客户配送的蚁群算法程序 | 第46-49页 |
| 本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 案例分析 | 第50-65页 |
| ·车辆利用单项评价指标 | 第51-52页 |
| ·车辆行程利用指标 | 第51页 |
| ·车辆载重(客)量利用指标 | 第51-52页 |
| ·泰州港货物配送车辆调度存在的问题及解决方案 | 第52-55页 |
| ·存在的问题 | 第52-54页 |
| ·解决方案 | 第54-55页 |
| ·系统仿真及方案对比 | 第55-64页 |
| ·系统仿真前的几点说明 | 第55页 |
| ·系统仿真 | 第55-63页 |
| ·方案对比 | 第63-64页 |
| 本章小结 | 第64-65页 |
| 第7章 总结与展望 | 第65-67页 |
| ·总结 | 第65页 |
| ·展望 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录Ⅰ 客户与各港区之间的距离 | 第70-72页 |
| 附录Ⅱ 各客户之间的距离 | 第72-79页 |
| 详细摘要 | 第79-81页 |
| 英文摘要 | 第81-82页 |
