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改进伊藤算法及其在车辆路径问题中的研究与应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-11页
第1章 绪论第11-16页
   ·研究背景及意义第11-12页
   ·国内外研究现状第12-14页
     ·车辆路径问题的国内外研究现状第12-13页
     ·伊藤算法的国内外研究现状第13-14页
   ·本文的主要研究内容第14-16页
     ·研究内容第14页
     ·主要特色与创新点第14-15页
     ·组织结构第15-16页
第2章 车辆路径问题及其求解算法概述第16-25页
   ·车辆路径问题的定义第16页
   ·车辆路径问题的组成要素第16-17页
   ·车辆路径问题的分类第17-18页
   ·车辆路径问题的求解算法第18-24页
     ·精确算法第18-19页
     ·传统启发式算法第19-21页
     ·智能启发式算法第21-23页
     ·求解车辆路径问题的各类算法比较第23-24页
   ·本章小结第24-25页
第3章 基本伊藤算法与典型群智能算法的对比分析第25-36页
   ·群智能算法的一般特性第25页
   ·基本伊藤算法第25-29页
     ·伊藤过程的发展第25-26页
     ·伊藤算法的基本原理第26页
     ·漂移算子和波动算子第26页
     ·粒子半径设计第26-27页
     ·模拟退火过程第27页
     ·伊藤算法用于求解VRP的关键设计第27-28页
     ·伊藤算法求解VRP的基本流程第28-29页
     ·伊藤算法求解VRP的时间复杂度分析第29页
   ·蚁群算法第29-32页
     ·蚁群算法的基本原理第29-30页
     ·信息素更新规则第30-31页
     ·蚁群算法路径节点转移概率公式第31页
     ·蚁群算法求解VRP的基本流程第31页
     ·蚁群算法求解VRP的时间复杂度分析第31-32页
   ·粒子群算法第32-34页
     ·粒子群算法的基本原理第32页
     ·粒子位置的转移方式第32-33页
     ·粒子群算法的典型编码方式第33页
     ·粒子群算法求解VRP的基本流程第33-34页
     ·粒子群算法求解VRP的时间复杂度分析第34页
   ·伊藤算法和蚁群算法、粒子群算法的特性对比第34-35页
   ·本章小结第35-36页
第4章 改进伊藤算法求解带容量约束的车辆路径问题第36-45页
   ·伊藤算法的改进第36-38页
     ·路径权重更新策略的改进第36页
     ·路径节点选择策略的改进第36-37页
     ·路径节点选择概率公式参数动态变化第37页
     ·搜索停滞现象的改进第37-38页
     ·引入局部优化算法第38页
   ·带容量的车辆路径问题的数学模型第38-39页
   ·改进伊藤算法求解CVRP的基本流程第39-41页
   ·实验结果第41-44页
     ·算法参数设置第41页
     ·解表示方法第41页
     ·仿真结果第41-42页
     ·与其他典型群智能算法得出的结果的对比第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第5章 自动售货机配送系统的实现第45-56页
   ·系统开发背景和意义第45页
   ·系统的整体框架设计第45-46页
   ·相关技术介绍第46-48页
     ·无线通信模块第46页
     ·数据库第46-47页
     ·Java技术第47页
     ·Android技术第47-48页
   ·系统的关键设计第48-52页
     ·Apache MINA框架第48页
     ·花生壳域名服务第48-49页
     ·无线通信模块传输数据第49页
     ·自动售货机与远程运营中心通信报文格式第49-50页
     ·数据库表的设计第50页
     ·智能算法的实现第50-51页
     ·Android客户端设计第51-52页
   ·系统运行测试第52-55页
     ·系统测试说明第52-53页
     ·运营中心路径规划模块第53页
     ·Android手机客户端工作界面第53-54页
     ·自动售货机监控界面第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第6章 总结与展望第56-58页
   ·论文总结第56-57页
   ·工作展望第57-58页
参考文献第58-61页
附录第61-64页
致谢第64-65页
攻读硕士期间发表的论文和参加的科研项目第65页

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