基于SA-ACO的物流配送车辆路径优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·研究中存在的主要问题 | 第15页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第15-18页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究方法 | 第16-17页 |
| ·创新点 | 第17-18页 |
| 第2章 物流配送车辆调度基础理论 | 第18-26页 |
| ·物流管理的基础理论 | 第18-20页 |
| ·物流的基本概念 | 第18-19页 |
| ·物流管理及其主要功能 | 第19-20页 |
| ·物流配送的基础理论 | 第20-23页 |
| ·配送的基本概念 | 第20-22页 |
| ·配送中的运输问题 | 第22-23页 |
| ·优化配送的原则 | 第23页 |
| ·车辆调度基础理论 | 第23-25页 |
| ·车辆调度的基本概念 | 第23-24页 |
| ·物流配送车辆调度的构成 | 第24-25页 |
| ·车辆调度问题的类型 | 第25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 带时间窗约束的物流配送车辆路径优化模型 | 第26-38页 |
| ·车辆路径问题分析 | 第26-29页 |
| ·经典的车辆路径问题 | 第26-27页 |
| ·扩展的车辆路径问题 | 第27-29页 |
| ·带时间窗约束的车辆路径问题分析 | 第29-30页 |
| ·带时间窗约束的车辆路径问题的涵义 | 第29页 |
| ·带时间窗约束的车辆路径问题模型 | 第29-30页 |
| ·以总成本最小为决策目标的车辆路径优化模型建立 | 第30-37页 |
| ·建模情况描述 | 第30-31页 |
| ·模型假设条件与约束条件 | 第31-32页 |
| ·符号说明 | 第32-33页 |
| ·配送成本分析 | 第33-34页 |
| ·惩罚成本分析 | 第34-37页 |
| ·模型的建立 | 第37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 模拟退火蚁群算法 | 第38-57页 |
| ·模拟退火算法的基础理论 | 第38-42页 |
| ·模拟退火算法的基本概念 | 第38-39页 |
| ·Metropolis准则 | 第39-40页 |
| ·模拟退火算法的实现步骤 | 第40-42页 |
| ·蚁群算法的基础理论 | 第42-49页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第43-45页 |
| ·蚁群算法的实现步骤 | 第45-46页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第46-47页 |
| ·改进的蚁群优化算法 | 第47-49页 |
| ·模拟退火蚁群算法设计 | 第49-56页 |
| ·模拟退火蚁群算法的流程 | 第49-51页 |
| ·模拟退火蚁群算法的参数设计 | 第51-55页 |
| ·模拟退火蚁群算法的特点 | 第55-56页 |
| ·适应度函数 | 第56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 车辆路径优化实证分析 | 第57-64页 |
| ·案例背景 | 第57-58页 |
| ·实证分析 | 第58-63页 |
| ·车辆路径成本优化模型的数据获取 | 第58-59页 |
| ·车辆最佳的路径方案 | 第59-60页 |
| ·车辆路径优化结果对比分析 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
| 发表的论文和科研成果 | 第72页 |
