| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容与技术路线 | 第10-12页 |
| 2 文献综述 | 第12-16页 |
| 2.1 VRP问题描述及分类 | 第12-13页 |
| 2.2 考虑最大载重量的VRP问题研究综述 | 第13-14页 |
| 2.3 考虑带时间窗和同时取送货的VRP问题研究综述 | 第14-16页 |
| 3 车辆路径问题算法概述 | 第16-22页 |
| 3.1 VRP问题算法简介 | 第16-17页 |
| 3.2 蚁群算法 | 第17-19页 |
| 3.2.1 蚁群算法的原理 | 第17-18页 |
| 3.2.2 蚁群算法的模型 | 第18-19页 |
| 3.3 克隆选择算法 | 第19-22页 |
| 3.3.1 克隆选择与扩增 | 第19-20页 |
| 3.3.2 克隆选择算法 | 第20-22页 |
| 4 考虑最大载重量的车辆路径问题 | 第22-29页 |
| 4.1 引言 | 第22页 |
| 4.2 CVRP模型的建立 | 第22-24页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第22-23页 |
| 4.2.2 数学模型 | 第23-24页 |
| 4.3 算法设计 | 第24-29页 |
| 4.3.1 蚁群算法 | 第24-27页 |
| 4.3.2 用 2-OPT算法改进结果 | 第27-29页 |
| 5 考虑带时间窗和同时取送货的车辆路径问题 | 第29-38页 |
| 5.1 引言 | 第29-32页 |
| 5.1.1 问题描述 | 第29-30页 |
| 5.1.2 数学模型 | 第30-32页 |
| 5.2 算法设计 | 第32-38页 |
| 5.2.1 克隆选择算法 | 第32-35页 |
| 5.2.2 对克隆选择算法的改进 | 第35-38页 |
| 6 案例分析-以菜鸟网络公司为例 | 第38-51页 |
| 6.1 案例介绍 | 第38页 |
| 6.2 案例分析 | 第38-50页 |
| 6.2.1 快递单独配送的路径规划 | 第38-43页 |
| 6.2.2 外卖单独配送的路径规划 | 第43-46页 |
| 6.2.3 快递与外卖共同配送的路径规划 | 第46-50页 |
| 6.3 结果分析 | 第50-51页 |
| 7 总结与展望 | 第51-53页 |
| 7.1 研究总结 | 第51页 |
| 7.2 研究展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录 1 MATLAB程序代码 | 第58-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |