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基于混合智能算法的物流配送优化的研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-14页
   ·研究背景和意义第10-11页
   ·智能优化方法简介第11-12页
     ·传统优化方法的基本步骤和局限性第11页
     ·智能优化方法的产生与发展第11-12页
   ·本论文的主要内容第12-14页
第二章 遗传算法第14-21页
   ·遗传算法的基本思想第14-15页
     ·生物进化理论和遗传学的基本知识第14页
     ·遗传算法的基本思想第14-15页
   ·遗传算法的组成第15-19页
     ·种群和种群的大小第15页
     ·编码第15页
     ·适应度评估第15-16页
     ·遗传算子第16-18页
     ·停止准则第18-19页
   ·遗传算法流程图和基本步骤第19页
   ·遗传算法的应用领域第19-20页
   ·本章小结第20-21页
第三章 禁忌搜索算法第21-26页
   ·禁忌搜索算法的基本思想第21页
     ·基本思想第21页
     ·具体思路第21页
     ·禁忌搜索算法的特点第21页
   ·禁忌搜索算法的组成第21-24页
     ·编码第21页
     ·适值函数第21-22页
     ·初始解第22页
     ·移动与邻域移动第22页
     ·禁忌表第22-23页
     ·选择策略第23页
     ·渴望水平第23-24页
   ·禁忌搜索算法流程图和基本步骤第24-25页
   ·禁忌搜索算法的应用领域第25页
   ·本章小结第25-26页
第四章 遗传禁忌算法在物流配送中的分析与设计第26-39页
   ·物流配送优化问题概述第26-28页
     ·物流配送优化问题的描述第26页
     ·物流配送优化问题的构成要素第26-27页
     ·物流配送优化问题的分类第27页
     ·对本文所研究的物流配送优化问题的界定第27-28页
   ·无时限单向配送车辆优化调度问题的数学模型第28-29页
   ·遗传禁忌混合智能算法在物流配送优化中的设计与实现第29-38页
     ·遗传禁忌混合智能算法的优点第29-31页
     ·遗传算法的设计与实现第31-34页
     ·禁忌搜索算法的设计与实现第34-38页
     ·遗传算法和禁忌搜索算法的编码特点及两者的编码统一第38页
   ·本章小结第38-39页
第五章 实验测试结果第39-47页
   ·混合智能算法求解一个实际物流配送优化问题第39页
   ·调用遗传算法程序产生一个较优初始解第39-42页
     ·设定系统参数第39页
     ·生成初始群体第39-40页
     ·统计初始群体的适应度第40页
     ·显示群体初始信息第40页
     ·群体更新第40-41页
     ·产生结果第41-42页
   ·调用禁忌搜索程序求解更优解第42-46页
     ·设定各参数第42-43页
     ·取初始解第43页
     ·求解的评价值第43页
     ·系统求解过程及最优解第43-46页
   ·测试结果分析第46页
   ·本章小结第46-47页
结束语第47-48页
参考文献第48-50页
致谢第50页

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