| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-15页 |
| ·国内外物流配送车辆调度模型研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内外车辆调度模型求解算法研究现状 | 第13-15页 |
| ·研究内容及方法 | 第15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 物流配送车辆优化调度问题研究 | 第16-25页 |
| ·物流配送系统概述 | 第16-19页 |
| ·物流配送车辆优化调度问题的提出和发展 | 第16-17页 |
| ·物流配送车辆优化调度问题的分类和分析 | 第17-19页 |
| ·物流配送车辆优化调度一般问题的模型建立 | 第19-21页 |
| ·物流配送车辆调度问题的常用算法 | 第21-24页 |
| ·精确算法 | 第21-22页 |
| ·传统启发式算法 | 第22-23页 |
| ·现代启发式算法 | 第23页 |
| ·几种算法的对比 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 遗传算法在基于油耗最小的VRP中的应用 | 第25-39页 |
| ·研究问题描述及模型建立 | 第25-28页 |
| ·问题描述 | 第25-27页 |
| ·模型建立 | 第27-28页 |
| ·基本遗传算法 | 第28-32页 |
| ·遗传算法介绍 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的数学模型和流程 | 第29-31页 |
| ·遗传算法的特点和应用 | 第31-32页 |
| ·改进遗传算法设计 | 第32-35页 |
| ·编码和初始群体的产生 | 第32-33页 |
| ·适应性函数 | 第33页 |
| ·选择操作 | 第33-34页 |
| ·染色体的交叉 | 第34页 |
| ·染色体的变异 | 第34-35页 |
| ·实验计算及结果分析 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 蚁群混合遗传算法在基于油耗最小的VRP中的应用 | 第39-58页 |
| ·蚁群算法介绍 | 第39-43页 |
| ·蚁群算法的思想 | 第39页 |
| ·蚁群算法求解一般VRP模型 | 第39-42页 |
| ·蚁群算法求解一般VRP流程 | 第42-43页 |
| ·蚁群算法的改进 | 第43-45页 |
| ·改进蚁群算法介绍 | 第43-44页 |
| ·改进蚁群算法求解VRP的步骤 | 第44-45页 |
| ·混合算法在基于油耗最小的VRP中的应用 | 第45-51页 |
| ·混合算法的基本思想 | 第45-46页 |
| ·混合算法求解基于油耗最小的VRP的实现 | 第46-51页 |
| ·实验计算和结果分析 | 第51-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·展望 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间发表论文情况 | 第65页 |