| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第10页 |
| 1.3 论文主要创新点 | 第10页 |
| 1.4 论文主要工作及结构安排 | 第10-12页 |
| 2 基本物体碰撞算法 | 第12-17页 |
| 2.1 引言 | 第12页 |
| 2.2 物体碰撞算法 | 第12-16页 |
| 2.2.1 物体碰撞算法的物理原理 | 第12-13页 |
| 2.2.2 基本的物体碰撞算法 | 第13-15页 |
| 2.2.3 恢复系数 | 第15-16页 |
| 2.2.4 基本物体碰撞算法流程图 | 第16页 |
| 2.3 本章小结 | 第16-17页 |
| 3 基于精英反向学习策略的物体碰撞算法 | 第17-40页 |
| 3.1 引言 | 第17页 |
| 3.2 精英反向学习策略 | 第17-18页 |
| 3.3 基于精英反向学习策略的物体碰撞算法 | 第18-19页 |
| 3.4 仿真实验 | 第19-39页 |
| 3.4.1 实验仿真平台 | 第19页 |
| 3.4.2 测试函数和结果对比 | 第19-33页 |
| 3.4.3 Wilcoxonp值测试 | 第33-34页 |
| 3.4.4 工程设计优化实例 | 第34-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 混合物体碰撞算法及在带有时间窗的应急救援物资调度问题中的应用 | 第40-51页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 带有时间窗的应急救援物资转运模型 | 第40-43页 |
| 4.2.1 模型描述 | 第40-42页 |
| 4.2.2 参数和变量设置 | 第42页 |
| 4.2.3 数学模型 | 第42-43页 |
| 4.3 基于遗传算法的物体碰撞混合算法(GACBO) | 第43-47页 |
| 4.3.1 遗传算法算子 | 第43-44页 |
| 4.3.2 个体编码方式 | 第44页 |
| 4.3.3 个体更新机制和相应的遗传操作 | 第44-45页 |
| 4.3.4 基于遗传算法的物体碰撞混合算法求解应急救援物资调度问题步骤 | 第45-47页 |
| 4.4 仿真验 | 第47-50页 |
| 4.4.1 仿真实验平台 | 第47页 |
| 4.4.2 参数设置 | 第47页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第47-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 基于母球的物体碰撞算法在物流配送路径优化问题的应用.. | 第51-60页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 两阶段的物流配送路径优化问题描述及模型 | 第51-54页 |
| 5.2.1 配送中心选址问题 | 第51-53页 |
| 5.2.2 物流配送路径优化问题 | 第53-54页 |
| 5.3 基于母球的物体碰撞算法求解两阶段的物流配送路径优化问题 | 第54-56页 |
| 5.3.1 CBCBO更新机制 | 第54页 |
| 5.3.2 CBCBO求解两阶段的物流配送路径优化问题步骤 | 第54-56页 |
| 5.4 仿真实验 | 第56-58页 |
| 5.4.1 仿真实验平台 | 第56页 |
| 5.4.2 参数设置 | 第56-57页 |
| 5.4.3 仿真实验 | 第57-58页 |
| 5.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 6 总结与展望 | 第60-61页 |
| 6.1 论文总结 | 第60页 |
| 6.2 未来的工作 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-68页 |
| 附录 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第74-75页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第75-76页 |
| 攻读硕士学位期间获得荣誉和奖励 | 第76页 |
