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新型蚁群优化算法在带时间窗口的车辆路径问题中的应用

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
Nomenclature第12-13页
Chapter 1 Introduction第13-25页
   ·VRPTW第14-15页
   ·Algorithms for Solving VRPTWs第15-17页
   ·ACO第17-24页
     ·Basic ACO第17-19页
     ·EAS第19页
     ·MMAS第19-21页
     ·ACS第21-22页
     ·PACO第22-24页
   ·Solomon Benchmark第24-25页
Chapter 2 Improving ACO for Solving VRPTWs第25-45页
   ·IACO第25-30页
     ·Preprocessing第25-27页
     ·ACO Strategy第27页
     ·Initialization Procedure第27-28页
     ·Experimental Setup第28页
     ·Experimental Results第28-30页
   ·PACO Applied to VRPTWs第30-32页
     ·Experimental Setup第30-32页
     ·Comparison Results第32页
   ·Probability Initialization Of PACO第32-40页
     ·Probability Density Function第33-34页
     ·Value Estimation Function第34-36页
     ·Putting it Together第36页
     ·Effect of Probability Initialization第36-39页
     ·Results of initialized PACO第39-40页
   ·Initialization Effect on Different Problems第40-45页
     ·Solution fragments generated by initialization第41-45页
Chapter 3 PI-PACO with Local Search第45-59页
   ·Effect of Local Search第45-46页
   ·Neighborhood Structures第46-47页
   ·Simple Combination of the Initialization and Local Search第47-50页
     ·Experimental Setup第48-49页
     ·Experimental Results第49-50页
   ·Parameter influence on PI-PACO第50页
   ·Modifications to initial pheromone values第50-55页
   ·Comparison between ACOs and non-ACO algorithms in Solving VRPTW第55-59页
     ·Difference between PACO and non-ACO algorithms第55页
     ·Difference between PACO and ACO algorithms第55-56页
     ·Characteristic Analysis and Future Work第56-59页
Chapter 4 Conclusions第59-61页
References第61-63页
Thanks第63-65页
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果第65-66页
中文简介摘要第66-71页

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