车辆路径问题的混合粒子群算法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景与研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容及研究方法 | 第13-16页 |
| 第2章 车辆路径问题的数学模型 | 第16-28页 |
| 2.1 车辆路径问题的概述 | 第16-23页 |
| 2.1.1 车辆路径问题的描述 | 第16-17页 |
| 2.1.2 车辆路径问题的组成因素 | 第17-18页 |
| 2.1.3 车辆路径问题的分类 | 第18-19页 |
| 2.1.4 车辆路径问题的求解算法 | 第19-23页 |
| 2.2 时间窗车辆路径问题的数学模型 | 第23-28页 |
| 2.2.1 时间窗车辆路径问题的描述 | 第23页 |
| 2.2.2 车辆路径问题的数学模型 | 第23-25页 |
| 2.2.3 软时间窗车辆路径问题的模型描述 | 第25-28页 |
| 第3章 粒子群算法求解车辆路径问题 | 第28-42页 |
| 3.1 粒子群算法的基本原理 | 第28-29页 |
| 3.2 粒子群算法的数学描述 | 第29-30页 |
| 3.3 粒子群算法求解车辆路径问题的基本思路 | 第30-33页 |
| 3.3.1 粒子群算法的编码方法 | 第30-31页 |
| 3.3.2 粒子群算法的求解步骤 | 第31-33页 |
| 3.4 粒子群算法的程序设计 | 第33-42页 |
| 3.4.1 粒子群算法的模块结构设计 | 第33页 |
| 3.4.2 粒子群算法的程序设计 | 第33-34页 |
| 3.4.3 粒子群算法的实例分析 | 第34-42页 |
| 第4章 粒子群算法的参数分析 | 第42-52页 |
| 4.1 惯性权重因子 | 第42-46页 |
| 4.1.1 固定权重 | 第43-44页 |
| 4.1.2 时变权重 | 第44-45页 |
| 4.1.3 综合对比结果 | 第45-46页 |
| 4.2 加速因子 | 第46-50页 |
| 4.2.1 c_1的分析研究 | 第47-48页 |
| 4.2.2 c_2的分析研究 | 第48-50页 |
| 4.3 粒子群算法其他参数的选取 | 第50-52页 |
| 第5章 混合粒子群算法求解车辆路径问题 | 第52-66页 |
| 5.1 混合粒子群算法的必要性 | 第52页 |
| 5.2 模拟退火算法 | 第52-55页 |
| 5.2.1 模拟退火算法的基本思想 | 第52-53页 |
| 5.2.2 模拟退火算法的相关概念 | 第53-55页 |
| 5.3 模拟退火算法的求解步骤 | 第55-56页 |
| 5.4 混合粒子群算法的设计 | 第56-58页 |
| 5.4.1 混合粒子群算法的内部衔接 | 第56-57页 |
| 5.4.2 混合粒子群算法的求解步骤 | 第57-58页 |
| 5.5 混合粒子群算法的程序实现 | 第58-66页 |
| 5.5.1 混合粒子群算法的模块结构设计 | 第58-59页 |
| 5.5.2 混合粒子群算法的实例分析 | 第59-66页 |
| 第6章 结论 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
