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基于ILOG组件的线路优化平台设计和实现

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

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