基于蚁群算法的车辆调度问题研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景、目的与意义 | 第8-9页 |
| ·问题提出 | 第9页 |
| ·国内外研究概况 | 第9-12页 |
| ·本文研究内容 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 2 蚁群算法与车辆调度问题 | 第14-27页 |
| ·蚁群算法的来源和背景 | 第14页 |
| ·算法的基本原理 | 第14-15页 |
| ·VRP 问题概述 | 第15-18页 |
| ·车辆调度问题的数学模型 | 第18-21页 |
| ·基本蚁群算法的实现步骤 | 第21-22页 |
| ·收敛性证明 | 第22-25页 |
| ·对蚁群算法的评价 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 关键理论与技术 | 第27-32页 |
| ·SWEEP 算法 | 第27页 |
| ·路径选择策略 | 第27-28页 |
| ·相关参数的确定 | 第28-30页 |
| ·信息素更新策略 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 4 算法的改进 | 第32-39页 |
| ·获得初始解的改进 | 第32-33页 |
| ·概率选择公式的改进 | 第33-34页 |
| ·信息素更新策略的改进 | 第34页 |
| ·基于信息素扩散的改进 | 第34-37页 |
| ·改进后算法的实现步骤 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 5 实验结果与分析 | 第39-48页 |
| ·相关算法 | 第39-44页 |
| ·结果分析 | 第44-46页 |
| ·算法比较 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 6 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·全文总结 | 第48页 |
| ·对以后工作的展望 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录A 实验数据 | 第55-60页 |
| 附录B 英文缩写词 | 第60页 |
