基于改进蚁群算法的物流路径优化问题研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 论文研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 物流路径优化问题 | 第11-12页 |
| 1.2.1 物流路径优化问题概述 | 第11页 |
| 1.2.2 物流路径优化问题分类 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 单向物流路径优化问题 | 第12-13页 |
| 1.3.2 双向物流路径优化问题 | 第13-14页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第14-16页 |
| 第2章 物流路径优化算法及多配送中心分解 | 第16-32页 |
| 2.1 简介 | 第16页 |
| 2.2 精确算法 | 第16-17页 |
| 2.3 启发式算法 | 第17-20页 |
| 2.4 智能优化算法 | 第20-28页 |
| 2.5 多配送中心问题分解 | 第28-30页 |
| 2.5.1 就近分配法 | 第28-29页 |
| 2.5.2 综合分配法 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 单向物流路径优化模型及算法研究 | 第32-48页 |
| 3.1 单向物流路径优化问题描述 | 第32-33页 |
| 3.2 单向物流路径优化问题建模 | 第33-34页 |
| 3.2.1 符号说明 | 第33页 |
| 3.2.2 建立模型 | 第33-34页 |
| 3.3 改进蚁群算法 | 第34-41页 |
| 3.3.1 转移策略的设计 | 第36页 |
| 3.3.2 信息素残留系数的设计 | 第36-37页 |
| 3.3.3 信息素浓度范围 | 第37页 |
| 3.3.4 引入遗传算法 | 第37-39页 |
| 3.3.5 改进的蚁群算法详细流程 | 第39-41页 |
| 3.4 算法仿真及结果分析 | 第41-46页 |
| 3.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 双向物流路径优化模型及算法研究 | 第48-64页 |
| 4.1 双向物流路径优化问题描述 | 第48-49页 |
| 4.2 VRPSDP建模 | 第49-50页 |
| 4.2.1 数学符号说明 | 第49页 |
| 4.2.2 数学建模 | 第49-50页 |
| 4.3 VRPSDP的蚁群算法改进 | 第50-55页 |
| 4.3.1 启发函数的构造 | 第51-52页 |
| 4.3.2 转移策略设计 | 第52-53页 |
| 4.3.3 改进的算法的详细流程 | 第53-55页 |
| 4.4 算法仿真及结果分析 | 第55-62页 |
| 4.4.1 算法的有效性实验 | 第55-59页 |
| 4.4.2 算法的对比实验 | 第59-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-64页 |
| 第5章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64页 |
| 5.2 下一步工作 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第72页 |
