基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-22页 |
| ·研究的背景 | 第14页 |
| ·研究的目的和意义 | 第14-16页 |
| ·理论意义 | 第15页 |
| ·实践意义 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状及存在的问题 | 第16-19页 |
| ·国外研究现状 | 第16-17页 |
| ·国内研究现状 | 第17-19页 |
| ·存在的问题 | 第19页 |
| ·研究内容与研究方法 | 第19-20页 |
| ·本文组织结构 | 第20-22页 |
| 第二章 物流配送路径优化基本理论与模型建立 | 第22-34页 |
| ·物流配送路径问题基本理论概述 | 第22-27页 |
| ·物流配送路径问题的原始研究 | 第22-24页 |
| ·物流配送路径问题的构成要素 | 第24-26页 |
| ·物流配送路径问题的分类 | 第26-27页 |
| ·物流配送路径问题常见模型分析 | 第27-30页 |
| ·物流配送模型建立思路总结 | 第30页 |
| ·构建带时间窗的车辆路径问题数学模型 | 第30-33页 |
| ·VRPTW问题描述 | 第30-31页 |
| ·构建VRPTW数学模型 | 第31-33页 |
| ·本章小节 | 第33-34页 |
| 第三章 物流配送路径问题求解算法研究 | 第34-42页 |
| ·物流配送路径问题求解算法复杂度分析 | 第34-35页 |
| ·算法复杂度概述 | 第34页 |
| ·物流配送路径问题的复杂度 | 第34-35页 |
| ·VRP问题求解算法分类 | 第35-38页 |
| ·精确算法 | 第35-36页 |
| ·启发式算法 | 第36-38页 |
| ·常见现代启发式算法与对比 | 第38-40页 |
| ·蚁群算法 | 第39-40页 |
| ·退火算法 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 标准遗传算法分析与改进研究 | 第42-56页 |
| ·基本遗传算法 | 第42-46页 |
| ·基本遗传算法概念 | 第42-44页 |
| ·基本遗传算法的步骤和流程图 | 第44-45页 |
| ·基本遗传算法的特点 | 第45-46页 |
| ·遗传算法改进策略研究 | 第46-48页 |
| ·已有改进遗传算法 | 第46-47页 |
| ·遗传算法改进基本思路 | 第47-48页 |
| ·基于爬山算子和适应值共享的改进遗传算法设计 | 第48-52页 |
| ·爬山算法和黄金分割法概述 | 第48-49页 |
| ·改进的遗传算法 | 第49-51页 |
| ·改进的算法流程 | 第51-52页 |
| ·算例研究 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-56页 |
| 第五章 算法在物流配送路径问题优化中的应用 | 第56-62页 |
| ·算法编码 | 第56页 |
| ·适应度转换 | 第56页 |
| ·交叉算子与变异算子 | 第56-57页 |
| ·仿真与实验 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-70页 |
| 作者简介 | 第70-71页 |
