| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-18页 |
| ·国外研究现状 | 第12-15页 |
| ·国内研究现状 | 第15-18页 |
| ·研究意义 | 第18-19页 |
| ·研究内容 | 第19-20页 |
| 2 车辆路径问题的数学模型分析研究 | 第20-31页 |
| ·旅行商问题（TSP）的数学模型 | 第20-21页 |
| ·经典车辆路径问题（VRP）的数学模型 | 第21-22页 |
| ·有时间窗车辆路径问题（VRPTW）的数学模型 | 第22-30页 |
| ·时间窗问题描述 | 第22页 |
| ·时间窗车辆路径问题的分类 | 第22-25页 |
| ·有时间窗车辆路径问题的约束条件 | 第25-26页 |
| ·有时间窗车辆路径问题（VRPTW）的数学模型 | 第26-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 3 k-means 聚类分析和遗传算法的基本理论 | 第31-42页 |
| ·k-means 聚类分析 | 第31-35页 |
| ·k-means 聚类分析概述 | 第31页 |
| ·k-means 算法的基本思想 | 第31-33页 |
| ·k-means 算法的运算过程 | 第33-34页 |
| ·聚类分析在车辆路径问题中的应用 | 第34-35页 |
| ·遗传算法 | 第35-41页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第35-36页 |
| ·遗传算法的运算过程 | 第36-40页 |
| ·遗传算法的改进策略 | 第40-41页 |
| ·小结 | 第41-42页 |
| 4 聚类分析和遗传算法在带时间窗车辆路径问题中的应用 | 第42-57页 |
| ·聚类分析的设计 | 第42-43页 |
| ·遗传算法设计 | 第43-50页 |
| ·构造染色体 | 第43-45页 |
| ·种群初始化 | 第45页 |
| ·适应度评估 | 第45-46页 |
| ·选择算子 | 第46-47页 |
| ·交叉算子 | 第47-48页 |
| ·变异算子 | 第48-49页 |
| ·输出结果 | 第49-50页 |
| ·遗传算法运行步骤 | 第50-51页 |
| ·实例分析 | 第51-56页 |
| ·运算结果 | 第52-56页 |
| ·小结 | 第56-57页 |
| 5 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·研究工作总结 | 第57页 |
| ·主要创新点 | 第57-58页 |
| ·存在问题和展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 附录1 | 第64-67页 |
| 附录2 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73页 |