| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.1.2 目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 问题描述和主要内容 | 第11-12页 |
| 1.2.1 问题描述 | 第11页 |
| 1.2.2 主要内容 | 第11-12页 |
| 1.3 研究的创新点 | 第12页 |
| 1.4 研究方法和技术路线 | 第12-15页 |
| 1.4.1 研究方法 | 第12-13页 |
| 1.4.2 技术路线 | 第13-15页 |
| 2 国内外的相关研究 | 第15-34页 |
| 2.1 车辆路径问题的研究 | 第15-26页 |
| 2.1.1 VRP的定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 VRP的分类 | 第16-17页 |
| 2.1.3 VRP复杂度分析 | 第17-18页 |
| 2.1.4 VRP的求解算法 | 第18-19页 |
| 2.1.5 VRP问题研究现状 | 第19-26页 |
| 2.2 蚁群算法的研究 | 第26-30页 |
| 2.2.1 蚁群算法的研究进展 | 第27-30页 |
| 2.2.2 蚁群算法的未来研究方向 | 第30页 |
| 2.3 蚁群算法求解车辆路径问题的研究 | 第30-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 有障碍域的快递车辆调度问题模型 | 第34-37页 |
| 3.1 问题描述 | 第34页 |
| 3.2 假设和符号说明 | 第34-35页 |
| 3.3 模型构建 | 第35-36页 |
| 3.4 本章小结 | 第36-37页 |
| 4 基于蚁群算法的快递车辆调度问题模型求解 | 第37-55页 |
| 4.1 路径规划算法 | 第37-38页 |
| 4.2 蚁群算法 | 第38-48页 |
| 4.2.1 ACA解决TSP问题的基本原理 | 第39-40页 |
| 4.2.2 ACA解决TSP问题的基本步骤 | 第40-41页 |
| 4.2.3 ACA特点 | 第41页 |
| 4.2.4 ACA参数的影响及选择 | 第41-46页 |
| 4.2.5 ACA求解中国TSP问题 | 第46-48页 |
| 4.3 2-opt算法 | 第48-49页 |
| 4.4 MAKLINK图论理论 | 第49页 |
| 4.5 Dijkstra算法 | 第49-51页 |
| 4.6 综合算法设计和求解策略 | 第51-53页 |
| 4.7 实例分析 | 第53-54页 |
| 4.8 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 应用实例仿真实验 | 第55-61页 |
| 5.1 实验设计 | 第55-56页 |
| 5.2 结果分析 | 第56-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 研究内容与结论 | 第61页 |
| 6.2 研究展望 | 第61-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 附录 1：论文部分核心代码 | 第68-73页 |
| 附录 2：作者在读期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第73页 |