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社区超市配送车辆路径问题研究与应用

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第9-21页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究的理论意义和实践意义第10页
            1.1.2.1 理论意义第10页
            1.1.2.2 实践意义第10页
    1.2 国内外研究现状第10-15页
        1.2.1 单配送中心车辆路径问题研究现状第10-12页
        1.2.2 多配送中心车辆路径问题研究现状第12-14页
        1.2.3 带时间窗车辆路径问题研究现状第14-15页
    1.3 研究目标、研究内容与创新点第15-17页
        1.3.1 研究目标第15-16页
        1.3.2 研究内容第16-17页
    1.4 研究方法与技术路线第17-19页
        1.4.1 研究方法第17页
        1.4.2 技术路线第17-19页
    1.5 本章小结第19-21页
2 车辆路径问题类型及算法第21-29页
    2.1 车辆路径问题类型第21-22页
        2.1.1 车辆路径问题定义第21-22页
        2.1.2 车辆路径问题类型划分第22页
    2.2 车辆路径问题的求解常见算法第22-27页
        2.2.1 精确算法第22-23页
        2.2.2 启发式算法第23-25页
            2.2.2.1 传统启发式算法第23-24页
            2.2.2.2 现代启发式算法第24-25页
        2.2.3 遗传算法第25-27页
    2.3 本章小结第27-29页
3 超市配送常规任务优化模型第29-37页
    3.1 单配送中心车辆路径问题第29-31页
        3.1.1 问题描述第29-30页
        3.1.2 基本假设第30页
        3.1.3 参变量含义第30-31页
        3.1.4 数学模型第31页
    3.2 多配送中心车辆路径问题第31-35页
        3.2.1 问题描述第32页
        3.2.2 基本假设第32-33页
        3.2.3 参变量含义第33页
        3.2.4 数学模型第33-35页
    3.3 本章小结第35-37页
4 超市配送临时任务优化模型第37-45页
    4.1 旅行商问题第37-39页
        4.1.1 问题描述第37页
        4.1.2 假设条件第37-38页
        4.1.3 参变量含义第38页
        4.1.4 数学模型第38-39页
    4.2 带时间窗车辆路径问题第39-43页
        4.2.1 问题描述第39-40页
        4.2.2 假设条件第40页
        4.2.3 参变量含义第40-41页
        4.2.4 数学模型第41-43页
    4.3 本章小结第43-45页
5 模型求解算法描述第45-52页
    5.1 遗传算法流程第45-46页
    5.2 遗传算法设计第46-50页
        5.2.1 编码第46-47页
        5.2.2 初始化群体第47页
        5.2.3 适应度函数第47-48页
        5.2.4 遗传算子第48-50页
    5.3 本章小结第50-52页
6 算例分析第52-62页
    6.1 单配送中心车辆路径问题算例分析第52-54页
        6.1.1 算例数据第52-53页
        6.1.2 仿真结果分析第53-54页
    6.2 多配送中心车辆路径问题算例分析第54-56页
        6.2.1 算例数据第54-55页
        6.2.2 仿真结果分析第55-56页
    6.3 单车车辆路径问题算例分析第56-58页
        6.3.1 算例数据第56-57页
        6.3.2 仿真结果分析第57-58页
    6.4 带时间窗车辆路径问题算例分析第58-60页
        6.4.1 算例数据第58-59页
        6.4.2 仿真结果分析第59-60页
    6.5 本章小结第60-62页
7 总结与展望第62-65页
    7.1 总结第62-63页
    7.2 展望第63-65页
致谢第65-67页
参考文献第67-72页
附录第72-91页
个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果第91页

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