| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 1 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第10-11页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第11-12页 |
| ·论文的主要创新点 | 第12-14页 |
| 2 物流配送车辆路径问题研究综述 | 第14-32页 |
| ·车场封闭的车辆路径问题的研究动态 | 第14-28页 |
| ·开放式车场的物流配送车辆路径问题的研究动态 | 第28-30页 |
| ·相关研究文献的评述 | 第30-32页 |
| 3 基于混合遗传算法的大规模车辆路径问题及算法 | 第32-52页 |
| ·大规模车辆路径问题的模型 | 第32-33页 |
| ·遗传算法基本理论 | 第33-37页 |
| ·混合遗传算法求解 | 第37-43页 |
| ·混合遗传算法在烟草配送车辆路径问题中的应用 | 第43-51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 4 具有时间窗的第三方物流配送车辆路径问题及算法 | 第52-71页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·带时间窗的开放式车辆路径问题的数学模型 | 第53-55页 |
| ·微粒群算法基本理论 | 第55-64页 |
| ·改进微粒群算法求解带时间窗的开放式车辆路径问题 | 第64-67页 |
| ·数值实验 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 5 不确定性需求的第三方物流配送车辆路径问题及算法 | 第71-85页 |
| ·模糊可信性理论 | 第72-73页 |
| ·问题描述及模型 | 第73-76页 |
| ·模糊需求条件下开放式车辆路径问题的混合算法 | 第76-82页 |
| ·数值实验 | 第82-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 6 主要结论与展望 | 第85-87页 |
| ·主要结论 | 第85-86页 |
| ·展望 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 参考文献 | 第88-102页 |
| 附录1 攻读博士学位期间发表的学位论文 | 第102页 |