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基于改进型蚁群算法的餐厨垃圾收运路线优化研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-20页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究目的和意义第11页
    1.3 国内外相关研究现状第11-17页
        1.3.1 收运和转运路线的研究现状第12-13页
        1.3.2 VRP问题的研究现状第13-14页
        1.3.3 求解VRP问题算法的研究现状第14-17页
    1.4 研究内容、方法和技术路线第17-20页
第二章 重庆市餐厨垃圾收运系统的建立第20-38页
    2.1 城市垃圾收运系统的属性第20-21页
    2.2 城市餐厨垃圾收运系统的因子分析及选择第21-30页
        2.2.1 餐厨垃圾收集方式、搬运和贮存第21-22页
        2.2.2 收集容器的分析与选择第22-25页
        2.2.3 运输机具的分析与选择第25-27页
        2.2.4 转运站的分析与选择第27-29页
        2.2.5 垃圾处理场的分析与选择第29-30页
    2.3 收运模式第30-34页
        2.3.1 餐厨垃圾收运模式概述第30页
        2.3.2 垃圾收运模式分类第30-31页
        2.3.3 重庆主城区的分区第31-32页
        2.3.4 重庆市主城区餐厨垃圾收运模式的选择第32-34页
    2.4 城市餐厨垃圾收运路线第34-37页
        2.4.1 实际路线设计第34-35页
        2.4.2 区域路线设计第35-36页
        2.4.3 设计收运路线的一般步骤第36-37页
    2.5 本章小结第37-38页
第三章 城市餐厨垃圾收运路线的数学模型第38-52页
    3.1 餐厨垃圾收运路线问题第38-44页
        3.1.1 餐厨垃圾收运路线问题的提出第38-40页
        3.1.2 餐厨垃圾收运路线问题的界定第40-41页
        3.1.3 餐厨垃圾收运路线问题的分类第41-44页
    3.2 垃圾收运线路优化模型建立第44-51页
        3.2.1 图论与网络流第45页
        3.2.2 单一车型数学模型的建立第45-47页
        3.2.3 多车型数学模型的建立第47-51页
    3.3 垃圾收运路线模型分析第51页
    3.4 本章小结第51-52页
第四章 求解垃圾收运路线优化模型的算法研究第52-73页
    4.1 求解垃圾收运路线模型的算法概述第52页
    4.2 蚁群算法(AA)第52-57页
        4.2.1 蚁群算法的概述第52-53页
        4.2.2 蚁群算法的数学模型及其运行步骤第53-57页
        4.2.3 基本蚁群算法的特点第57页
    4.3 蚁群算法自身的改进第57-63页
        4.3.1 参数选择的优化第57-62页
        4.3.2 蚁群系统(ACS)第62-63页
    4.4 蚁群算法的融合改进—动态蚁群遗传混合算法(DAAGA)第63-68页
        4.4.1 遗传算法的概述(GA)第63-64页
        4.4.2 动态蚁群遗传算法(DAAGA)第64-68页
    4.5 改进型蚁群算法的测试对比第68-72页
    4.6 本章小结第72-73页
第五章 改进型蚁群算法求解餐厨垃圾收运路线的应用第73-101页
    5.1 重庆市餐厨垃圾调查研究第73-78页
        5.1.1 重庆市主城区概况第73-74页
        5.1.2 重庆市餐厨垃圾产量现状第74-76页
        5.1.3 重庆市餐厨垃圾收运现状第76-77页
        5.1.4 重庆市餐厨垃圾处理现状第77-78页
    5.2 实例的研究第78-100页
        5.2.1 问题的提出第78-81页
        5.2.2 研究型实例:江北区第81-91页
        5.2.3 应用型实例:沙坪坝区第91-100页
    5.3 本章小结第100-101页
第六章 结论与展望第101-104页
    6.1 主要成果和结论第101-102页
    6.2 展望第102-104页
致谢第104-105页
参考文献第105-112页
在学期间发表的论著及取得的科研成果第112页

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