基于改进蚁群算法的水产品物流路径优化策略
| 摘要 | 第8-9页 |
| abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外相关研究综述 | 第15-17页 |
| 1.2.1 国外研究发展 | 第15-16页 |
| 1.2.2 国内研究发展 | 第16-17页 |
| 1.3 研究内容与方法 | 第17-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第17-19页 |
| 第二章 相关理论综述 | 第19-31页 |
| 2.1 水产品物流概念与特征 | 第19-22页 |
| 2.1.1 水产品概念 | 第19页 |
| 2.1.2 水产品物流概念 | 第19-20页 |
| 2.1.3 水产品物流特性 | 第20-21页 |
| 2.1.4 水产品物流发展问题 | 第21-22页 |
| 2.2 车辆路径规划问题概述 | 第22-27页 |
| 2.2.1 车辆路径规划问题基本概念 | 第22页 |
| 2.2.2 车辆路径问题基本要素 | 第22-25页 |
| 2.2.3 车辆路径问题基本模型及分类 | 第25-27页 |
| 2.3 车辆路径问题主要求解算法 | 第27-31页 |
| 2.3.1 精确求解算法 | 第27页 |
| 2.3.2 传统启发式算法 | 第27-28页 |
| 2.3.3 现代启发式求解算法 | 第28-29页 |
| 2.3.4 VRP问题算法对比 | 第29-31页 |
| 第三章 水产品物流VRPTW问题模型的搭建 | 第31-37页 |
| 3.1 水产品物流VRPTW模型的构建思路 | 第31页 |
| 3.2 模型及参数描述 | 第31-33页 |
| 3.2.1 基本假设 | 第31-32页 |
| 3.2.2 参数说明 | 第32页 |
| 3.2.3 约束条件 | 第32-33页 |
| 3.3 目标函数搭建 | 第33-35页 |
| 3.4 水产品运输问题模型描述 | 第35-37页 |
| 第四章 水产品物流VRPTW模型的蚁群算法设计 | 第37-45页 |
| 4.1 蚁群算法概述 | 第37-40页 |
| 4.1.1 蚁群算法简介 | 第37-38页 |
| 4.1.2 蚁群算法原理 | 第38-39页 |
| 4.1.3 基本蚁群算法的实现 | 第39-40页 |
| 4.2 改进的蚁群算法设计 | 第40-45页 |
| 4.2.1 改进蚁群算法描述 | 第40-43页 |
| 4.2.2 改进的蚁群算法实现步骤 | 第43-45页 |
| 第五章 案例研究—以国际水产城为例 | 第45-54页 |
| 5.1 企业概况 | 第45-47页 |
| 5.1.1 企业简介 | 第45-46页 |
| 5.1.2 企业水产品配送现状及问题 | 第46-47页 |
| 5.2 模型及参数设计 | 第47-54页 |
| 5.2.1 模型选取 | 第47-48页 |
| 5.2.2 模型参数收集 | 第48-51页 |
| 5.2.3 算例仿真 | 第51-54页 |
| 第六章 结论与展望 | 第54-55页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 在读期间发表的学术论文及研究成果 | 第59页 |
