| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-9页 |
| 本文通用的标号和参数变量 | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-34页 |
| ·选题背景和研究意义 | 第10-12页 |
| ·选题背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·不确定因素下车辆路径问题的研究现状 | 第12-17页 |
| ·不确定因素下车辆路径问题概述 | 第12-13页 |
| ·FVRP 研究现状 | 第13-14页 |
| ·SVRP 研究现状 | 第14-15页 |
| ·DVRP 研究现状 | 第15-16页 |
| ·存在问题 | 第16-17页 |
| ·求解方法的研究现状 | 第17-25页 |
| ·经典启发式算法 | 第18-19页 |
| ·现代启发式算法 | 第19-24页 |
| ·多目标优化方法 | 第24-25页 |
| ·本文的研究思路和主要方法 | 第25-28页 |
| ·研究思路 | 第25页 |
| ·研究的出发点 | 第25-26页 |
| ·研究方法 | 第26-28页 |
| ·本文的创新点 | 第28-30页 |
| ·本文的结构和主要内容 | 第30-34页 |
| 第二章 多目标准则下的带时间窗车辆路径问题 | 第34-57页 |
| ·多目标的VRPTW 问题概述 | 第34页 |
| ·多目标的VRPTW 问题描述与数学模型 | 第34-35页 |
| ·多目标VRPTW 模型的求解方法 | 第35-39页 |
| ·线性加权方法 | 第36页 |
| ·Pareto 方法 | 第36-39页 |
| ·基于离散差分进化混合算法的多目标加权VRPTW 求解方法 | 第39-48页 |
| ·算法的构造过程 | 第39-44页 |
| ·局部禁忌搜索算子 | 第44-46页 |
| ·仿真实验与讨论 | 第46-48页 |
| ·基于文化基因算法的多目标加权VRPTW 求解方法 | 第48-51页 |
| ·MA 算法总体流程 | 第49页 |
| ·操作算子 | 第49-50页 |
| ·仿真实验与讨论 | 第50-51页 |
| ·基于Pareto 文化基因算法的多目标VRPTW 求解方法 | 第51-56页 |
| ·精英解的存储和选择机制 | 第52页 |
| ·适应度函数 | 第52-53页 |
| ·MOMA 算法总体流程 | 第53页 |
| ·仿真实验与讨论 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第三章 基于多目标优化的模糊需求VRPTW 动态管理 | 第57-69页 |
| ·问题的提出 | 第57-58页 |
| ·多目标模糊机会约束规划模型的建立 | 第58-61页 |
| ·VRPTWFD 的动态管理 | 第61-63页 |
| ·基于NSGA-Ⅱ混合算法的Pareto 求解方法 | 第63-65页 |
| ·模糊模拟方法 | 第64页 |
| ·初始种群的生成 | 第64-65页 |
| ·操作算子 | 第65页 |
| ·仿真实验和结果分析 | 第65-68页 |
| ·决策者主观偏好值对决策目标的影响 | 第66-67页 |
| ·动态管理策略与传统处理方法的对比试验 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第四章 基于多目标优化的模糊预约时间车辆路径问题 | 第69-82页 |
| ·问题的提出 | 第69-70页 |
| ·问题描述与数学模型的建立 | 第70-72页 |
| ·顾客满意度的描述和车队服务满意度的度量方法 | 第70页 |
| ·模糊预约时间VRP 数学模型的建立 | 第70-72页 |
| ·多目标禁忌搜索求解方法 | 第72-76页 |
| ·计算最优开始服务时间 | 第72-73页 |
| ·算法步骤和流程 | 第73-75页 |
| ·MOTS 算法的复杂度分析 | 第75-76页 |
| ·仿真实验与讨论 | 第76-80页 |
| ·实验问题设定 | 第76-77页 |
| ·MOTS 算法参数设置 | 第77-78页 |
| ·MOTS 算法与NSGA-Ⅱ算法的对比试验 | 第78-80页 |
| ·本章小结 | 第80-82页 |
| 第五章 基于多目标集成优化的模糊时间窗车辆路径问题 | 第82-97页 |
| ·问题的提出 | 第82-83页 |
| ·问题描述与数学模型的建立 | 第83-85页 |
| ·模糊时间窗的描述 | 第83-84页 |
| ·模糊时间窗VRP 数学模型的建立 | 第84-85页 |
| ·多目标集成优化求解方法 | 第85-91页 |
| ·基于时间窗排序的初始解集构造方法 | 第86页 |
| ·可行邻域结构 | 第86-87页 |
| ·计算最优开始服务时间的动态规划方法 | 第87-90页 |
| ·MOTS 总体流程 | 第90-91页 |
| ·仿真实验与讨论 | 第91-96页 |
| ·模糊时间窗的实验设定 | 第92页 |
| ·计算最优开始服务时间方法的对比实验 | 第92-95页 |
| ·MOTS 算法和NSGA-Ⅱ算法的对比实验 | 第95-96页 |
| ·本章小结 | 第96-97页 |
| 第六章 带模糊时间窗和随机时间因素的车辆路径问题 | 第97-111页 |
| ·问题的提出 | 第97页 |
| ·问题描述与数学模型的建立 | 第97-99页 |
| ·随机模型的处理方法 | 第99-100页 |
| ·SVRPFTW 的多目标优化求解算法 | 第100-101页 |
| ·仿真实验与讨论 | 第101-110页 |
| ·求解方法的实验和对比分析 | 第102-107页 |
| ·决策者主观偏好的置信水平? 对决策目标的影响 | 第107-110页 |
| ·本章小结 | 第110-111页 |
| 第七章 带时间窗动态车辆路径问题的优化调度策略 | 第111-121页 |
| ·问题的提出 | 第111-112页 |
| ·问题描述与数学模型 | 第112-114页 |
| ·动态调度策略 | 第114-117页 |
| ·单事件驱动策略 | 第114-115页 |
| ·分批驱动策略 | 第115页 |
| ·顾客插入和分批优化策略 | 第115-116页 |
| ·紧急顾客插入和分批驱动策略 | 第116-117页 |
| ·仿真实验与讨论 | 第117-120页 |
| ·不同调度策略的性能比较 | 第118-119页 |
| ·分批优化间隔长度对调度性能的影响 | 第119-120页 |
| ·本章小结 | 第120-121页 |
| 第八章 总结与展望 | 第121-125页 |
| ·论文工作总结 | 第121-123页 |
| ·研究展望 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-138页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第138-139页 |
| 致谢 | 第139页 |
