| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| ·车辆路径问题的研究意义 | 第8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-10页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 时间窗车辆路径规划问题研究 | 第12-22页 |
| ·VRPTW 的数学描述 | 第12-13页 |
| ·VRPTW 的算法研究现状 | 第13-17页 |
| ·多目标时间窗车辆路径问题问题的发展 | 第17-20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 基于切比雪夫分解和局部搜索的多目标车辆路径规划 | 第22-36页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·MO-VRPTW 的数学描述 | 第22-23页 |
| ·MOEA/D 算法的基本原理 | 第23-25页 |
| ·算法 M-MOEA/D 的框架设计 | 第25-31页 |
| ·个体表示 | 第27页 |
| ·种群初始化 | 第27-28页 |
| ·交叉算子 | 第28-29页 |
| ·变异算子 | 第29-30页 |
| ·局部搜索算子 | 第30-31页 |
| ·VRPTW 仿真实验及其结果分析 | 第31-35页 |
| ·测试问题 | 第31-32页 |
| ·实验设置 | 第32页 |
| ·实验结果 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于邻域构建和子问题更新的多目标车辆路径规划 | 第36-54页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·M-MOEA/D 在 VRPTW 问题求解中的不足之处 | 第36-37页 |
| ·邻域构建方法和子问题更新策略 | 第37-42页 |
| ·邻域构建方法 | 第37-38页 |
| ·子问题更新机制 | 第38-42页 |
| ·VRPTW 仿真实验及其结果分析 | 第42-52页 |
| ·测试问题 | 第42页 |
| ·实验结果 | 第42-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·论文工作总结 | 第54-55页 |
| ·进一步展望 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 研究成果 | 第64-65页 |
