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带软时间窗约束的车辆路径问题的混合算法研究及其应用

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景及研究意义第12-14页
        1.1.1 车辆路径问题的研究背景及意义第12-14页
        1.1.2 相关并行计算的研究背景及意义第14页
    1.2 问题研究现状综述第14-17页
    1.3 本文的内容安排第17-20页
第2章 相关基础知识第20-34页
    2.1 研究问题描述第20-21页
    2.2 模拟退火算法第21-25页
        2.2.1 算法基本思想第21-23页
        2.2.2 算法流程图第23-24页
        2.2.3 随机子邻域第24页
        2.2.4 邻域变换操作第24-25页
    2.3 禁忌搜索算法第25-29页
        2.3.1 算法基本思想第25-26页
        2.3.2 算法流程图第26-27页
        2.3.3 禁忌表和藐视准则第27-29页
    2.4 基于Adaptive Memory的TS算法第29页
    2.5 Spark分布式框架第29-31页
    2.6 VRPSTW问题的测试样例第31-34页
第3章 多阶段混合启发式算法第34-52页
    3.1 初始解的生成第34-36页
    3.2 模拟退火算法优化车辆数量第36-42页
        3.2.1 邻域结构第37-41页
        3.2.2 随机子邻域第41页
        3.2.3 评价函数第41-42页
    3.3 禁忌搜索算法优化时间窗和距离第42-51页
        3.3.1 自适应存储第43-46页
        3.3.2 大邻域生成第46-51页
    3.4 实验环境及参数设置第51-52页
第4章 分布式实现第52-58页
    4.1 Spark分布式的实现第52-54页
    4.2 混合算法实验结果第54-58页
        4.2.1 实验环境与参数设置第54页
        4.2.2 解的质量分析第54-55页
        4.2.3 时间分析第55-58页
第5章 算法与外卖配送应用第58-66页
    5.1 外卖配送业务第58-60页
    5.2 实验数据准备第60页
    5.3 距离计算第60-61页
    5.4 APP开发第61-66页
第6章 结论第66-68页
    6.1 主要工作的总结第66页
    6.2 后续工作的展望第66-68页
参考文献第68-74页
攻读硕士学位期间参与的项目与成果第74-76页
致谢第76页

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