| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-32页 |
| §1.1 课题的研究背景及意义 | 第14-16页 |
| §1.2 组合优化问题 | 第16-18页 |
| §1.2.1 组合优化问题的概念 | 第16-17页 |
| §1.2.2 组合优化问题的求解 | 第17-18页 |
| §1.3 车辆路径问题分类 | 第18-19页 |
| §1.4 车辆路径问题的图论定义 | 第19-20页 |
| §1.5 车辆路径问题的整数规划模型 | 第20-25页 |
| §1.5.1 车辆流模型 | 第20-23页 |
| §1.5.2 商品流模型 | 第23-24页 |
| §1.5.3 集划分模型 | 第24-25页 |
| §1.6 车辆路径问题的算法发展现状 | 第25-30页 |
| §1.6.1 基于模型的精确算法 | 第25页 |
| §1.6.2 启发式算法 | 第25-28页 |
| §1.6.3 并行算法 | 第28-30页 |
| §1.7 论文的研究内容 | 第30-32页 |
| 第二章 节点具有双重需求车辆路径问题的提出 | 第32-54页 |
| §2.1 逆向物流领域的 VRP 问题 | 第32-34页 |
| §2.2 送货需求可拆分的车辆路径问题 | 第34-44页 |
| §2.2.1 问题描述 | 第35-37页 |
| §2.2.2 研究现状 | 第37-44页 |
| §2.3 同时送、取货车辆路径问题 | 第44-45页 |
| §2.4 集送货需求可拆分车辆路径问题 | 第45-47页 |
| §2.4.1 问题描述 | 第46页 |
| §2.4.2 研究现状 | 第46-47页 |
| §2.5 节点具有双重需求车辆路径问题 | 第47-53页 |
| §2.5.1 VRPNDD 解的结构性质分析 | 第47-52页 |
| §2.5.2 VRPNDD 尚待研究的问题 | 第52-53页 |
| §2.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 第三章 节点具有双重需求车辆路径问题计算复杂性及可简化性 | 第54-74页 |
| §3.1 计算复杂性理论 | 第54-59页 |
| §3.1.1 问题、算法和计算复杂性 | 第54-55页 |
| §3.1.2 问题的难解性与复杂性分类 | 第55-58页 |
| §3.1.3 问题计算复杂性的证明 | 第58-59页 |
| §3.2 扩展的 VRPSDP | 第59-60页 |
| §3.3 VRPNDD 的可简化性 | 第60-64页 |
| §3.3.1 可简化性的定义 | 第60页 |
| §3.3.2 SVRPPD 可简化性 | 第60-63页 |
| §3.3.3 E-VRPSDP 可简化性 | 第63-64页 |
| §3.4 VRPNDD 的计算复杂性 | 第64-72页 |
| §3.4.1 Q 1时 VRPNDD 计算复杂性 | 第64-66页 |
| §3.4.2 Q 2时 VRPNDD 计算复杂性 | 第66-72页 |
| §3.5 研究意义 | 第72页 |
| §3.6 本章小结 | 第72-74页 |
| 第四章 集送货需求可拆分车辆路径问题算法研究 | 第74-93页 |
| §4.1 引言 | 第74-75页 |
| §4.2 SVRPPD 问题模型 | 第75-77页 |
| §4.3 最远点拼车贪婪算法 | 第77-80页 |
| §4.4 SVRPPD 的竞争决策算法 | 第80-92页 |
| §4.4.1 CDA 算法简介 | 第81-83页 |
| §4.4.2 CDA 求解 SVRPPD | 第83-92页 |
| §4.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 带时间窗集送货需求可拆分车辆路径问题算法研究 | 第93-112页 |
| §5.1 引言 | 第93-94页 |
| §5.2 问题定义及模型描述 | 第94-99页 |
| §5.2.1 SVRPPDTW 定义 | 第94页 |
| §5.2.2 数学模型 | 第94-97页 |
| §5.2.3 下界模型 | 第97-99页 |
| §5.3 贪婪算法 | 第99-101页 |
| §5.4 两阶段算法 | 第101-104页 |
| §5.5 竞争决策算法 | 第104页 |
| §5.6 计算实验分析 | 第104-111页 |
| §5.6.1 下界模型评价 | 第105-108页 |
| §5.6.2 实验及结果 | 第108-111页 |
| §5.7 本章小结 | 第111-112页 |
| 第六章 同时送取货车辆路径问题算法综述 | 第112-123页 |
| §6.1 精确算法 | 第112-115页 |
| §6.1.1 分支切割算法 | 第112-114页 |
| §6.1.2 列生成算法 | 第114页 |
| §6.1.3 分支定价算法 | 第114-115页 |
| §6.2 构造型启发式算法 | 第115-116页 |
| §6.2.1 先群聚后确定路径式 | 第115页 |
| §6.2.2 插入式 | 第115-116页 |
| §6.2.3 发送、接收需求整合式 | 第116页 |
| §6.3 现代启发式算法 | 第116-121页 |
| §6.3.1 邻域搜索算法 | 第116-118页 |
| §6.3.2 禁忌搜索算法 | 第118页 |
| §6.3.3 群体智能算法 | 第118-121页 |
| §6.4 并行算法及其他算法 | 第121-122页 |
| §6.5 本章小结 | 第122-123页 |
| 第七章 同时送取货车辆路径问题 CDA算法研究 | 第123-134页 |
| §7.1 VRPSDP 问题模型 | 第123-124页 |
| §7.2 VRPSDP 问题的竞争决策算法 | 第124-133页 |
| §7.2.1 准备知识 | 第125-126页 |
| §7.2.2 算法描述 | 第126-129页 |
| §7.2.3 计算实验分析 | 第129-133页 |
| §7.3 本章小结 | 第133-134页 |
| 第八章 结论与展望 | 第134-139页 |
| §8.1 论文的主要工作、结论及创新点 | 第134-137页 |
| §8.1.1 主要工作及结论 | 第134-137页 |
| §8.1.2 论文的创新点 | 第137页 |
| §8.2 进一步的研究展望 | 第137-139页 |
| 附录 | 第139-144页 |
| 参考文献 | 第144-153页 |
| 在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 | 第153-155页 |
| 致谢 | 第155页 |