| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 VRPSDP问题研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的研究内容及技术路线 | 第14-15页 |
| 1.3.1 技术路线 | 第14页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的创新之处 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 车辆路径问题基本模型及求解方法概述 | 第17-33页 |
| 2.1 VRP问题概述 | 第17-21页 |
| 2.1.1 问题定义 | 第17页 |
| 2.1.2 VRP的组成及分类 | 第17-21页 |
| 2.2 VRPSDP问题定义及基本组成 | 第21页 |
| 2.3 车辆路径问题的求解模型 | 第21-27页 |
| 2.3.1 网络图模型表示法 | 第22页 |
| 2.3.2 数学模型表示法 | 第22-27页 |
| 2.4 车辆路径问题的求解方法 | 第27-31页 |
| 2.4.1 ILOG CPLEX优化软件 | 第27-28页 |
| 2.4.2 精确算法 | 第28页 |
| 2.4.3 启发式算法 | 第28-29页 |
| 2.4.4 现代智能式算法 | 第29-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 带同时取送货的车辆路径问题优化模型及算法研究 | 第33-43页 |
| 3.1 问题假设及符号说明 | 第33-34页 |
| 3.1.1 问题假设 | 第33页 |
| 3.1.2 符号说明 | 第33-34页 |
| 3.2 优化模型的建立 | 第34-35页 |
| 3.3 遗传算法简介及其操作流程 | 第35-38页 |
| 3.3.1 遗传算法的基本操作 | 第36-38页 |
| 3.3.2 遗传算法的步骤 | 第38页 |
| 3.4 求解VRPSDP算法设计 | 第38-41页 |
| 3.4.1 染色体编码方式 | 第38-39页 |
| 3.4.2 初始化种群 | 第39页 |
| 3.4.3 适应度函数选择 | 第39-40页 |
| 3.4.4 选择算子 | 第40页 |
| 3.4.5 交叉算子 | 第40-41页 |
| 3.4.6 变异算子 | 第41页 |
| 3.4.7 变异算子 | 第41页 |
| 3.4.8 终止条件 | 第41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 实例应用 | 第43-57页 |
| 4.1 企业概况分析 | 第43-44页 |
| 4.2 数据来源 | 第44-47页 |
| 4.3 模型与算法参数设置 | 第47-48页 |
| 4.4 遗传算法关键步骤的程序实现 | 第48-52页 |
| 4.5 需求溢出车辆额定载重问题优化 | 第52-56页 |
| 4.5.1 虚附加缓存区的定义 | 第52页 |
| 4.5.2 实际问题优化 | 第52-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 5.1 研究工作总结 | 第57-58页 |
| 5.2 进一步研究展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 作者简介 | 第65页 |