| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·立题依据和研究意义 | 第10-11页 |
| ·问题研究的必要性和可行性 | 第11-13页 |
| ·问题研究的必要性 | 第11-12页 |
| ·问题研究的可行性 | 第12-13页 |
| ·国内外研究情况分析 | 第13-15页 |
| ·国外军事物流配送的研究现状 | 第13-14页 |
| ·国内物流配送路径问题的研究现状 | 第14-15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第15-17页 |
| ·论文考虑的主要问题 | 第15-16页 |
| ·论文主要内容 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 我军军事物流配送的研究现状 | 第18-23页 |
| ·适应联勤保障体制需要，构建了全新军事物流配送理念 | 第18-19页 |
| ·实现了军事物流配送中心的科学选址 | 第19-20页 |
| ·建立了基于电子商务的军事物流配送 | 第20-21页 |
| ·优化了军事物流配送路径的选择 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 军事物流配送路径优化模型 | 第23-29页 |
| ·平时军事物流配送路径优化模型 | 第23-26页 |
| ·物流配送路径优化问题的数学模型 | 第23-26页 |
| ·战时军事物流配送路径优化模型 | 第26-28页 |
| ·战时 VRPSD 的问题描述 | 第26-27页 |
| ·战时 VRPSD 的数学描述 | 第27页 |
| ·战时 VRPSD 的问题分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 车辆配送路径优化问题的方法研究 | 第29-41页 |
| ·车辆配送路径优化问题方法概述 | 第29-30页 |
| ·传统优化算法 | 第30-31页 |
| ·精确算法 | 第30页 |
| ·构造启发式算法 | 第30页 |
| ·改进启发式算法 | 第30页 |
| ·传统优化算法的特点 | 第30-31页 |
| ·蚁群算法(ANT COLONY ALGORITHMS) | 第31-36页 |
| ·蚁群算法原理 | 第31页 |
| ·基本蚁群算法模型 | 第31-33页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第33页 |
| ·改进蚁群算法求解设计 | 第33-36页 |
| ·遗传算法 | 第36-40页 |
| ·遗传算法的原理 | 第36页 |
| ·遗传算法的特点 | 第36页 |
| ·改进遗传算法模型设计 | 第36-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第五章 仿真应用 | 第41-50页 |
| ·平时车辆配送路径优化问题仿真实例 | 第41-44页 |
| ·基本车辆路径问题的仿真 | 第41-42页 |
| ·带时间窗的车辆路径问题的仿真 | 第42-44页 |
| ·战时车辆配送路径优化问题仿真实例 | 第44-50页 |
| ·选用 Solomon定义的 R1 和 C1 类数据进行实验 | 第44-47页 |
| ·选用文献[40]中的数据进行实验 | 第47-50页 |
| 第六章 总结与改进 | 第50-52页 |
| ·全文总结 | 第50页 |
| ·有待改进的地方 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 附录 I:蚁群算法求解 VRP 问题 | 第56-58页 |
| 附录 II:遗传算法求解随机需求 VRP 问题 | 第58-60页 |
