PBIL算法求解车辆路径优化问题
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 车辆路径优化问题背景及意义 | 第11页 |
| 1.2 车辆路径问题描述 | 第11-18页 |
| 1.2.1 车辆路径问题构成与分类 | 第11-14页 |
| 1.2.2 车辆路径问题数学模型描述 | 第14-15页 |
| 1.2.3 车辆路径优化问题国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.3 求解车辆路径优化问题算法概述 | 第18-22页 |
| 1.3.1 精确算法 | 第18页 |
| 1.3.2 启发式算法 | 第18-22页 |
| 1.4 本文主要的研究工作 | 第22-25页 |
| 第二章 PBIL算法求解非对称TSP问题 | 第25-35页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 ATSP的数学模型 | 第26页 |
| 2.3 NPBIL算法 | 第26-31页 |
| 2.3.1 解的表示 | 第26-27页 |
| 2.3.2 学习概率矩阵简介 | 第27页 |
| 2.3.3 解的生成 | 第27-28页 |
| 2.3.4 学习概率矩阵的更新 | 第28-29页 |
| 2.3.5 NPBIL的局部搜索 | 第29-30页 |
| 2.3.6 NPBIL的算法步骤 | 第30-31页 |
| 2.4 实验仿真与比较 | 第31-32页 |
| 2.4.1 实验设置 | 第31页 |
| 2.4.2 NPBIL算法与其他算法的比较 | 第31-32页 |
| 2.5 本章小结 | 第32-35页 |
| 第三章 PBIL算法求解带容量约束的VRP问题 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 带容量约束VRP问题的模型 | 第36-37页 |
| 3.3 混合的PBIL算法 | 第37-44页 |
| 3.3.1 解的表示 | 第37-38页 |
| 3.3.2 学习概率矩阵模型 | 第38页 |
| 3.3.3 解的生成 | 第38-40页 |
| 3.3.4 学习概率矩阵的更新 | 第40页 |
| 3.3.5 HPBIL的局部搜索 | 第40-42页 |
| 3.3.6 HPBIL的算法步骤 | 第42-44页 |
| 3.4 实验仿真与比较 | 第44页 |
| 3.4.1 实验设置 | 第44页 |
| 3.4.2 HPBIL算法与其他算法的比较 | 第44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-49页 |
| 第四章 PBIL算法求解带软时间窗的VRP问题 | 第49-61页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 带软时间窗的VRP问题模型 | 第50-52页 |
| 4.3 改进的PBIL算法 | 第52-56页 |
| 4.3.1 解的编码 | 第52页 |
| 4.3.2 全局搜索 | 第52-55页 |
| 4.3.3 局部搜索 | 第55页 |
| 4.3.4 IPBIL的算法步骤 | 第55-56页 |
| 4.4 仿真实验与比较 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-61页 |
| 第五章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 论文总结 | 第61-62页 |
| 5.2 研究展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 附录A 攻读硕士期间研究成果 | 第71页 |
