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基于二维欧式空间的MTSP近似算法

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 研究背景及意义第9-11页
    1.2 MTSP问题的研究现状第11-13页
        1.2.1 聚类分析及空间聚类分析近况第11-12页
        1.2.2 Voronoi图和Delaunay三角剖分的研究现状第12-13页
    1.3 本文研究内容第13-14页
    1.4 本文组织架构第14-16页
第2章 MTSP问题的树分解近似算法第16-25页
    2.1 MTSP问题第16-18页
        2.1.1 MTSP问题第16-17页
        2.1.2 Voronoi图第17-18页
    2.2 三角剖分第18-19页
    2.3 Delaunay三角剖分第19-21页
    2.4 空间中实体聚类算法的评价标准第21-25页
        2.4.1 外部评价准则第21-22页
        2.4.2 内部评价准则第22页
        2.4.3 相对评价准则第22-25页
第3章 树分解算法第25-33页
    3.1 算法核心步骤第25-28页
        3.1.1 树分解算法第25-26页
        3.1.2 算法近似比第26-28页
    3.2 数值模拟第28-30页
        3.2.1 第一部分第28-29页
        3.2.2 第二部分第29-30页
    3.3 评价准则第30-33页
第4章 生鲜配送路线实际应用第33-37页
    4.1 应用背景综述第33-34页
    4.2 实际案例第34-36页
    4.3 实际案例应用评价第36-37页
第5章 结束语第37-39页
    5.1 本文的研究总结和创新点第37-38页
        5.1.1 本文的研究贡献第37-38页
        5.1.2 本文的创新点第38页
    5.2 未来研究工作展望第38-39页
参考文献第39-41页
致谢第41页

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