| 中文摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-25页 |
| 1.1 研究问题的提出 | 第10-11页 |
| 1.2 车辆路径问题的分类特征 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外发展和现状 | 第12-20页 |
| 1.3.1 经典的车辆路径问题 | 第12-17页 |
| 1.3.2 顾客需求可拆分车辆路径问题 | 第17-18页 |
| 1.3.3 顾客需求随机的车辆路径问题 | 第18-20页 |
| 1.4 本文主要思路与研究内容 | 第20-25页 |
| 1.4.1 研究出发点 | 第20页 |
| 1.4.2 研究内容 | 第20-23页 |
| 1.4.3 论文主要创新点 | 第23-25页 |
| 第二章 相关理论基础概述 | 第25-35页 |
| 2.1 车辆路径问题模型综述 | 第25-28页 |
| 2.1.1 经典车辆路径问题模型 | 第25-27页 |
| 2.1.2 需求可拆分车辆路径问题的模型 | 第27-28页 |
| 2.2 人工免疫系统的仿生原理和算法过程 | 第28-32页 |
| 2.2.1 人工免疫系统的思想 | 第29-30页 |
| 2.2.2 人工免疫算法中的主要参量和过程 | 第30-32页 |
| 2.3 基于人工免疫算法求解聚类的问题 | 第32-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第三章 基于人工免疫系统的车辆路径问题的集合覆盖方法 | 第35-49页 |
| 3.1 引言 | 第35-36页 |
| 3.2 VRP 建模和生成初始解生成 | 第36-40页 |
| 3.2.1 基于 AIS 的 VRP 求解编码 | 第36-38页 |
| 3.2.2 网络更新机制下的初始抗体生成 | 第38-40页 |
| 3.3 路径覆盖策略下的 AIS 优化算法 | 第40-46页 |
| 3.3.1 机会均等下的双向学习 | 第42-43页 |
| 3.3.2 同心圆建造策略和精英策略 | 第43-44页 |
| 3.3.3 路径算法求解和路径的停止准则 | 第44-45页 |
| 3.3.4 路径合并策略 | 第45-46页 |
| 3.4 数值实验分析 | 第46-48页 |
| 3.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 第四章 客户需求拆分下的大规模配送网络集成装载问题 | 第49-66页 |
| 4.1 引言 | 第49-50页 |
| 4.2 模型建立 | 第50-52页 |
| 4.3 初始解的形成 | 第52-55页 |
| 4.3.1 客户类的划分 | 第52页 |
| 4.3.2 装载方案的生成 | 第52-55页 |
| 4.4 解的循环优化 | 第55-59页 |
| 4.4.1 基于最小后悔准则的第一阶段优化 | 第55-56页 |
| 4.4.2 基于客户对交换的第二阶段优化 | 第56-58页 |
| 4.4.3 算法的动态优化过程 | 第58-59页 |
| 4.5 数值实验与比较分析 | 第59-65页 |
| 4.5.1 修改后的 Mitra 算法 | 第59-60页 |
| 4.5.2 实验设计和比较指标 | 第60页 |
| 4.5.3 实验 1 的比较分析 | 第60-63页 |
| 4.5.4 实验 2 的比较分析 | 第63-64页 |
| 4.5.5 实验 3 的比较分析 | 第64-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 随机需求下车辆路径问题的成对合作重优化策略 | 第66-100页 |
| 5.1 引言 | 第66-67页 |
| 5.2 问题定义 | 第67-69页 |
| 5.2.1 符号声明和假设 | 第67-68页 |
| 5.2.2 问题描述 | 第68-69页 |
| 5.3 成对合作重新优化路径的策略 | 第69-70页 |
| 5.4 双层马尔科夫过程 | 第70-77页 |
| 5.4.1 双层马尔科夫过程的阶段和状态 | 第70-72页 |
| 5.4.2 双层 MDP 的状态转移 | 第72-75页 |
| 5.4.3 双层 MDP 的初始状态和吸收状态 | 第75-76页 |
| 5.4.4 双层 MDP 的动作定义 | 第76-77页 |
| 5.5 算法设计 | 第77-83页 |
| 5.5.1 近似部分重新路径规划问题 | 第77-79页 |
| 5.5.2 近似分割 | 第79-80页 |
| 5.5.3 算法描述 | 第80-83页 |
| 5.6 数值计算分析 | 第83-98页 |
| 5.6.1 PCR 策略的表现 | 第84-90页 |
| 5.6.2 PCR 策略的特点 | 第90-98页 |
| 5.7 本章小结 | 第98-100页 |
| 第六章 总结与展望 | 第100-102页 |
| 6.1 全文总结 | 第100-101页 |
| 6.2 研究展望 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-111页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第111-112页 |
| 致谢 | 第112页 |
