基于蚁群算法的车辆路径问题的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 致谢 | 第7-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-14页 |
| ·VRP问题的提出 | 第14-16页 |
| ·VRP问题的国内外研究现状 | 第16-22页 |
| ·精确算法 | 第16-17页 |
| ·启发式算法 | 第17-20页 |
| ·各类算法分析比较与总结 | 第20-22页 |
| ·本文研究的主要内容和组织结构 | 第22-23页 |
| 第二章 VRP问题的研究与模型 | 第23-31页 |
| ·VRP问题的研究要素 | 第23-25页 |
| ·VRP问题的分类 | 第25-26页 |
| ·VRP问题的模型 | 第26-30页 |
| ·VRP问题的图模型 | 第26-28页 |
| ·VRP问题的数学模型 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 蚁群算法 | 第31-40页 |
| ·蚁群算法的原理 | 第31-32页 |
| ·基本蚁群算法的步骤 | 第32-35页 |
| ·基本蚁群算法的改进 | 第35-36页 |
| ·蚁群算法的分析与特点 | 第36-39页 |
| ·蚁群算法的性能分析 | 第36-37页 |
| ·蚁群算法的特点分析 | 第37-38页 |
| ·参数对于算法性能的影响分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 改进的蚁群算法在VRP问题中的应用 | 第40-54页 |
| ·问题描述 | 第40-41页 |
| ·数学模型 | 第41-43页 |
| ·时间段的划分 | 第41-42页 |
| ·时间段内静态VRPTW的数学模型 | 第42-43页 |
| ·算法设计 | 第43-46页 |
| ·伪随机概率公式的改进 | 第43-44页 |
| ·配送点的二次选择 | 第44-45页 |
| ·局部参数的改进 | 第45-46页 |
| ·算法实现 | 第46-48页 |
| ·伪代码的设计 | 第46-47页 |
| ·算法流程图 | 第47-48页 |
| ·仿真试验 | 第48-53页 |
| ·时间段内的静态VRPTW的试验 | 第48-51页 |
| ·动态VRP问题的试验 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| ·本文工作总结 | 第54-55页 |
| ·研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 个人简历 | 第60页 |
