摘要 | 第1-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
目录 | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-16页 |
·研究的背景与意义 | 第9-10页 |
·基于ILOG组件的线路优化平台建设 | 第10-11页 |
·组件技术的特点 | 第10页 |
·软件平台的特点 | 第10页 |
·线路优化平台的特点 | 第10-11页 |
·线路优化技术研究现状 | 第11-14页 |
·线路优化问题的复杂特性 | 第11-12页 |
·线路优化问题分类 | 第12-14页 |
·本文组织结构和研究内容 | 第14-16页 |
第二章 线路优化问题模型 | 第16-33页 |
·最短路径问题应用概述 | 第16-18页 |
·最短路模型 | 第16-17页 |
·最短路径算法分析 | 第17-18页 |
·旅行商问题(TSP)应用概述 | 第18-20页 |
·旅行商模型 | 第18-19页 |
·旅行商问题算法分析 | 第19-20页 |
·VRP(VRPTW、DVRP)问题应用概述 | 第20-29页 |
·VRP(VRPTW,DVRP)约束模型 | 第21-25页 |
·VRP(VRPTW,DVRP)问题求解算法回顾 | 第25-29页 |
·多出发点问题应用概述 | 第29-32页 |
·多出发点约束模型 | 第30-31页 |
·多出发点求解算法回顾 | 第31-32页 |
·求解方法小结 | 第32-33页 |
第三章 线路优化问题模型的算法设计 | 第33-45页 |
·混合蚁群算法基本理论 | 第33-35页 |
·2-opt混合蚁群算法解决最短路径问题 | 第35-38页 |
·解决最短路径问题的思想 | 第35页 |
·解决最短路径问题的步骤 | 第35-38页 |
·自适应蚁群算法解决旅行商问题模型 | 第38-39页 |
·解决旅行商问题的思想 | 第38-39页 |
·解决旅行商问题模型的改进自适应蚁群算法伪代码 | 第39页 |
·自适应蚁群算法求解VRP( VRPTW、DVRP)问题模型 | 第39-42页 |
·求解DVRP的流程设计 | 第40页 |
·算法设计 | 第40-42页 |
·解多发车点问题模型的智能方法 | 第42-43页 |
·禁忌搜索算法解决多车场问题 | 第42-43页 |
·蚁群算法的参数选取原则 | 第43-45页 |
第四章 基于ILOG组件的线路优化平台构成及功能分析 | 第45-51页 |
·线路优化平台功能概述 | 第45页 |
·线路优化平台总体架构 | 第45-48页 |
·地图显示模块、通用界面模块和空间信息处理主体模块 | 第47页 |
·智能优化功能 | 第47页 |
·调度模块 | 第47-48页 |
·软件开发环境 | 第48页 |
·ILOG组件简介 | 第48-51页 |
·优化组件简介 | 第48-50页 |
·视图组件简介 | 第50-51页 |
第五章 基于ILOG组件的平台模块设计 | 第51-65页 |
·基于ILOG优化组件的智能优化引擎模块 | 第51-55页 |
·ILOG Solver和Dispatcher解决线路优化问题的算法和技术的基本原理 | 第51-54页 |
·ILOG Dispatcher对有关线路优化的建模对象以及约束的描述 | 第54-55页 |
·对旅行商问题的自适应蚁群算法实现描述 | 第55-59页 |
·对旅行商问题模型对象建立 | 第55-57页 |
·基于ILOG Concert开发求解旅行商问题的自适应蚁群算法函数 | 第57-58页 |
·求解旅行商问题模型 | 第58-59页 |
·基于ILOG视图组件的视图模块 | 第59-65页 |
·ILOG Jviews Maps创建地图显示 | 第59-61页 |
·ILOG Jviews Framework和Jviews Maps的通用界面 | 第61页 |
·图层和节点属性处理的部分代码 | 第61-65页 |
第六章 应用实例 | 第65-72页 |
·军事物流问题概述 | 第65-66页 |
·军事物流特点 | 第65-66页 |
·军事物流模型 | 第66页 |
·应用线路优化平台解决军事物流线路问题模型 | 第66-68页 |
·数据组织 | 第66-67页 |
·优化线路设计效果 | 第67-68页 |
·民用旅游线路优化问题概述 | 第68-72页 |
·旅游线路设计的客观因素 | 第68-69页 |
·旅游线路设计的主观因素 | 第69页 |
·旅游线路优化模型设计 | 第69-72页 |
第七章 结束语与展望 | 第72-74页 |
·结束语 | 第72页 |
·展望 | 第72-74页 |
参考文献 | 第74-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
作者在攻读期间发表和完成的论文 | 第78页 |