| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第9-13页 |
| 1.2.1 带取送货车辆路径问题的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 人工蜂群算法的国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 人工蜂群算法应用于车辆路径问题的研究现状 | 第12页 |
| 1.2.4 存在问题 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13页 |
| 1.4 研究框架 | 第13-15页 |
| 2 车辆路径问题概述 | 第15-23页 |
| 2.1 车辆路径问题的定义 | 第15页 |
| 2.2 车辆路径问题的组成要素 | 第15-17页 |
| 2.3 车辆路径问题的分类 | 第17-18页 |
| 2.4 经典车辆路径问题概念和模型 | 第18-20页 |
| 2.4.1 符号定义 | 第18页 |
| 2.4.2 基本假设 | 第18-19页 |
| 2.4.3 数学模型 | 第19-20页 |
| 2.5 车辆路径问题的求解算法 | 第20-22页 |
| 2.5.1 智能启发式算法 | 第20-22页 |
| 2.5.2 各种智能算法比较 | 第22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 人工蜂群算法研究与改进 | 第23-36页 |
| 3.1 人工蜂群算法 | 第23-28页 |
| 3.1.1 智能群体的一般特性 | 第23-24页 |
| 3.1.2 人工蜂群算法的基本原理 | 第24-25页 |
| 3.1.3 人工蜂群算法的基本流程 | 第25-27页 |
| 3.1.4 人工蜂群算法的不足 | 第27-28页 |
| 3.2 人工蜂群算法的改进 | 第28-35页 |
| 3.2.1 搜索方式的改进 | 第28-30页 |
| 3.2.2 选择方式的改进 | 第30-32页 |
| 3.2.3 改进人工蜂群算法的基本流程 | 第32页 |
| 3.2.4 实验分析 | 第32-35页 |
| 3.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 人工蜂群算法求解Unpaired VRPPD问题 | 第36-53页 |
| 4.1 Unpaired VRPPD问题概述 | 第36-39页 |
| 4.2 Unpaired VRPPD数学模型 | 第39-40页 |
| 4.3 求解算法 | 第40-50页 |
| 4.3.1 编码方法 | 第41-43页 |
| 4.3.2 初始解构造方法 | 第43-46页 |
| 4.3.3 局部搜索方法 | 第46-49页 |
| 4.3.4 算法流程 | 第49-50页 |
| 4.4 实验结果 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |