| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·本文研究目的和意义 | 第10-12页 |
| ·本文研究目的 | 第10-11页 |
| ·本文研究的意义 | 第11-12页 |
| ·本文研究内容及主要研究方法 | 第12-15页 |
| 第二章 物流配送路径优化问题(VRP)的研究现状 | 第15-22页 |
| ·车辆路径问题概述 | 第15-18页 |
| ·旅行商问题(TSP) | 第15-16页 |
| ·车辆路径问题(VRP) | 第16-18页 |
| ·带时间窗车辆路径问题(VRPTW) | 第18页 |
| ·车辆路径问题研究现状 | 第18-22页 |
| ·旅行商问题(TSP)研究现状 | 第18页 |
| ·传统VRP国内外研究现状 | 第18-20页 |
| ·带时间窗的VRP国内外研究现状 | 第20-22页 |
| 第三章 城市物流配送网络及路径优化问题模型 | 第22-33页 |
| ·城市物流配送网络 | 第22-28页 |
| ·城市物流的概念与内涵 | 第22-23页 |
| ·城市物流配送网络概述 | 第23-25页 |
| ·城市物流配送网络特征 | 第25-26页 |
| ·城市物流配送网络的功能 | 第26-28页 |
| ·VRPTW问题模型 | 第28-33页 |
| ·VRPTW的涵义及界定 | 第28-29页 |
| ·一般车辆调度数学模型 | 第29-30页 |
| ·VRPTW模型的构建 | 第30-33页 |
| 第四章 物流配送网络路径优化问题算法理论 | 第33-41页 |
| ·一般算法 | 第33-35页 |
| ·系统仿真法(Simulation Method) | 第33页 |
| ·人机互动法(Man-machine Conversation) | 第33页 |
| ·精确解法(Exact Procedures) | 第33-34页 |
| ·遗传算法(Genetic Algorithms) | 第34页 |
| ·禁忌搜索 | 第34-35页 |
| ·启发式算法(Heuristics Algorithms) | 第35-41页 |
| ·节约法 | 第35-37页 |
| ·最近邻法 | 第37页 |
| ·序列插入法 | 第37-38页 |
| ·扫描法 | 第38-39页 |
| ·Fisher-Jaikumer算法 | 第39-41页 |
| 第五章 带时间窗VRP改进的蚁群算法 | 第41-59页 |
| ·基本蚁群算法 | 第41-48页 |
| ·蚁群优化算法起源 | 第41-42页 |
| ·蚁群算法原理 | 第42-46页 |
| ·蚁群优化算法研究现状 | 第46-48页 |
| ·TSP问题的蚁群算法 | 第48-52页 |
| ·TSP蚁群算法概述 | 第48-51页 |
| ·蚁群算法的流程 | 第51-52页 |
| ·VRPTW的蚁群算法 | 第52-59页 |
| ·一般车辆路径问题的蚁群算法 | 第52-53页 |
| ·有时间窗的VRP蚁群算法设计 | 第53-59页 |
| 第六章 改进蚁群算法的编程实现及实例分析 | 第59-71页 |
| ·改进蚁群算法的编程实现 | 第59-65页 |
| ·参数设置 | 第59-60页 |
| ·最近邻算法 | 第60-61页 |
| ·信息素初始化 | 第61页 |
| ·区域化搜索 | 第61-62页 |
| ·解的构建 | 第62-63页 |
| ·约束处理 | 第63页 |
| ·更新信息素 | 第63-64页 |
| ·输出结果 | 第64-65页 |
| ·实例验证 | 第65-71页 |
| ·Solomon基准问题 | 第65-66页 |
| ·结果分析 | 第66-71页 |
| 第七章 结论与展望 | 第71-73页 |
| ·结论 | 第71-72页 |
| ·未来研究方向 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第78页 |
