改进遗传算法在软时间窗车辆路径问题中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景与意义 | 第8-9页 |
| ·车辆路径问题的研究现状 | 第9-11页 |
| ·国外车辆路径问题的研究现状 | 第9-10页 |
| ·国内车辆路径问题研究现状 | 第10-11页 |
| ·研究中存在的问题 | 第11页 |
| ·论文主要内容及创新点 | 第11-12页 |
| ·论文结构 | 第12-14页 |
| 2 带软时间窗车辆路径问题的研究 | 第14-27页 |
| ·车辆路径问题概述 | 第14-19页 |
| ·车辆路径问题的约束条件 | 第14-15页 |
| ·车辆路径问题构成要素 | 第15-16页 |
| ·车辆路径问题优化目标 | 第16-17页 |
| ·多车场问题转化为单车场问题 | 第17-19页 |
| ·VRPTW 的数学模型 | 第19-25页 |
| ·旅行商问题（TSP）模型 | 第19-20页 |
| ·基本车辆路径问题模型 | 第20-21页 |
| ·时间窗问题概述 | 第21-23页 |
| ·带软时间窗车辆路径问题的模型 | 第23-25页 |
| ·带时间窗车辆路径问题的常用求解方法 | 第25-27页 |
| 3 改进遗传算法 | 第27-43页 |
| ·遗传算法概述 | 第27-31页 |
| ·遗传算法的原理 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的步骤 | 第28-30页 |
| ·关键参数与遗传算子 | 第30-31页 |
| ·遗传算法在车辆路径问题中操作示例 | 第31-34页 |
| ·算法设计 | 第32-33页 |
| ·结果与分析 | 第33-34页 |
| ·模拟退火算法概述 | 第34-37页 |
| ·模拟退火算法原理 | 第34-35页 |
| ·模拟退火算法的求解过程 | 第35-36页 |
| ·模拟退火算法实现的技术问题 | 第36-37页 |
| ·引入模拟退火算法的遗传算法改进 | 第37-42页 |
| ·算法改进 | 第37-39页 |
| ·试验验证 | 第39-42页 |
| ·测试函数验证 | 第39-40页 |
| ·标准算例验证 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 带软时间窗车辆路径问题算例分析 | 第43-61页 |
| ·算例描述 | 第43-46页 |
| ·车场划分及结果 | 第46-47页 |
| ·求解最优车辆路径 | 第47-58页 |
| ·车辆分派 | 第48-50页 |
| ·车辆路径确定 | 第50-58页 |
| ·计算第一个车场的车辆路径 | 第51-53页 |
| ·计算第二个车场的车辆路径 | 第53-55页 |
| ·计算第三个车场的车辆路径 | 第55-58页 |
| ·结果与分析 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 攻读硕士期间发表论文及科研情况 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
