| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·选题的背景与研究意义 | 第8-9页 |
| ·VRP问题的提出 | 第9页 |
| ·国内外VRP问题的研究现状 | 第9-14页 |
| ·应用精确算法求解VRP问题 | 第9-10页 |
| ·应用启发式算法求解VRP问题 | 第10-13页 |
| ·各种启发式算法分析总结 | 第13-14页 |
| ·本文研究内容与组织结构 | 第14-16页 |
| ·本文的研究内容 | 第14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 蚁群优化算法 | 第16-31页 |
| ·蚁群算法的产生及原理 | 第16-18页 |
| ·蚁群算法的提出 | 第16-17页 |
| ·蚁群算法工作原理 | 第17页 |
| ·蚁群算法的研究要素 | 第17-18页 |
| ·蚁群算法的模型及流程 | 第18-21页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第18-20页 |
| ·蚁群算法的算法流程 | 第20-21页 |
| ·蚁群算法执行效率分析 | 第21-23页 |
| ·蚁群算法的特点分析 | 第21-22页 |
| ·参数设置对蚁群算法运行效率的影响 | 第22-23页 |
| ·蚁群算法的复杂度及评价指标 | 第23-25页 |
| ·蚁群算法的复杂度分析 | 第23-24页 |
| ·蚁群算法的评价指标 | 第24-25页 |
| ·蚁群算法的研究现状与新思想 | 第25-31页 |
| ·基本蚁群算法(Ant System,AS) | 第26页 |
| ·蚁群系统(Ant Colony System,ACS) | 第26-27页 |
| ·最大最小蚁群算法(Max-Min Ant System,MMAS) | 第27-28页 |
| ·蚁群算法的新改进思想 | 第28-31页 |
| 第三章 车辆路径优化问题(VRP)的研究 | 第31-40页 |
| ·车辆路径问题的数学模型及信息要素 | 第31-34页 |
| ·车辆路径问题的数学模型 | 第31-32页 |
| ·车辆路径问题的信息要素 | 第32-34页 |
| ·车辆路径问题的分类 | 第34-36页 |
| ·应用蚁群算法求解VRP概述 | 第36-40页 |
| ·应用蚁群算法求解VRP与TSP的区别 | 第36-38页 |
| ·蚁群算法求解DVRP的应用 | 第38-40页 |
| 第四章 应用改进蚁群算法求解车辆路径优化问题 | 第40-59页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第40-43页 |
| ·禁忌搜索算法的产生及研究要素 | 第40页 |
| ·禁忌搜索算法的工作原理 | 第40-41页 |
| ·禁忌搜索算法的执行步骤 | 第41-43页 |
| ·具有禁忌搜索能力的蚁群算法改进策略 | 第43-49页 |
| ·改进蚁群算法的思想 | 第43-44页 |
| ·改进蚁群算法的工作原理 | 第44-46页 |
| ·改进蚁群算法执行步骤 | 第46-48页 |
| ·算法实现 | 第48-49页 |
| ·改进算法应用的其它改进策略 | 第49-52页 |
| ·仿真CVRP实验结果及分析 | 第52-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| ·总结 | 第59页 |
| ·存在的问题与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |