基于免疫算法的物流配送VRP研究
| 第1章 引言 | 第1-13页 |
| 1．1 研究目的及意义 | 第9页 |
| 1．2 文献综述 | 第9-12页 |
| 1．2．1 VRP研究动态 | 第9-10页 |
| 1．2．2 优化算法研究综述 | 第10-12页 |
| 1．3 本文研究内容及结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 物流配送VRP问题 | 第13-20页 |
| 2．1 TSP描述 | 第13-15页 |
| 2．1．1 一般TSP | 第13-14页 |
| 2．1．2 mTSP | 第14-15页 |
| 2．2 VRP描述 | 第15-18页 |
| 2．2．1 VRP线路的类型 | 第15-16页 |
| 2．2．2 VRP问题的分类 | 第16-17页 |
| 2．2．2 VRP的一般模型表示 | 第17-18页 |
| 2．3 问题分析 | 第18-20页 |
| 第3章 免疫算法理论 | 第20-37页 |
| 3．1 免疫算法的生物学基础 | 第20-25页 |
| 3．1．1 免疫系统的形态空间 | 第20-21页 |
| 3．1．2 免疫应答 | 第21-22页 |
| 3．1．3 多样性 | 第22-24页 |
| 3．1．4 克隆选择和扩增 | 第24-25页 |
| 3．2 免疫优化算法概述 | 第25-29页 |
| 3．2．1 免疫算法与免疫系统的对应 | 第25-26页 |
| 3．2．2 免疫算法的基本概念 | 第26-27页 |
| 3．2．3 免疫算子说明 | 第27-29页 |
| 3．3 免疫算法与遗传算法的比较 | 第29-37页 |
| 3．3．1 两者关系 | 第29-30页 |
| 3．3．2 遗传算法的原理及缺陷 | 第30-31页 |
| 3．3．3 免疫算法的原理及优势 | 第31-37页 |
| 第4章 免疫优化算法在VRP中的应用 | 第37-51页 |
| 4．1 装卸一体化的物流配送VRP描述 | 第37页 |
| 4．2 装卸一体化VRP数学模型 | 第37-40页 |
| 4．2．1 前提假设 | 第37-38页 |
| 4．2．2 数学模型 | 第38-40页 |
| 4．3 免疫算法在装卸一体化VRP中的应用 | 第40-51页 |
| 4．3．1 抗体编码 | 第43页 |
| 4．3．2 初始抗体的产生 | 第43页 |
| 4．3．3 抗体亲和力计算 | 第43-46页 |
| 4．3．4 计算抗体浓度 | 第46-47页 |
| 4．3．5 产生记忆/抑制细胞 | 第47页 |
| 4．3．6 选择、交叉、变异 | 第47-49页 |
| 4．3．7 测试结果 | 第49页 |
| 4．3．8 结果分析 | 第49-51页 |
| 第5章 结束语 | 第51-52页 |
| 5．1 结论 | 第51页 |
| 5．2 后续研究工作 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-54页 |
| 附录 免疫算法的收敛性证明 | 第54-59页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 研究生履历 | 第61页 |
