| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景、问题来源及意义 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-10页 |
| ·文章组织结构 | 第10-11页 |
| 第二章 预备知识 | 第11-25页 |
| ·VRP 概念及分类 | 第11-13页 |
| ·VRP 概念及模型 | 第11-12页 |
| ·VRP 分类 | 第12-13页 |
| ·VRP 算法综述 | 第13-16页 |
| ·精确算法 | 第13-14页 |
| ·启发式算法 | 第14-16页 |
| ·蚂蚁算法和蚁群算法的提出 | 第16-17页 |
| ·基本蚁群算法详细介绍 | 第17-20页 |
| ·旅行商问题 | 第17-18页 |
| ·基本蚁群算法 | 第18-19页 |
| ·参数说明 | 第19-20页 |
| ·基本蚁群算法的伪码表示 | 第20页 |
| ·蚁群算法的研究进展 | 第20-21页 |
| ·改进蚁群算法 | 第21-24页 |
| ·算法原理 | 第21-22页 |
| ·改进蚁群算法伪码 | 第22-23页 |
| ·仿真实验及结果 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于多车场有时间窗车辆路径问题的蚁群算法 | 第25-43页 |
| ·文献综述 | 第25-26页 |
| ·问题描述及数学模型 | 第26-29页 |
| ·问题描述 | 第26-27页 |
| ·MDVRPTW 的数学模型 | 第27-29页 |
| ·算法描述 | 第29-38页 |
| ·算法概述 | 第29页 |
| ·蚂蚁搜索方法 | 第29-30页 |
| ·转移规则 | 第30-32页 |
| ·信息素更新规则 | 第32-33页 |
| ·算法实现步骤 | 第33-38页 |
| ·算法实现工具 | 第38页 |
| ·实例 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-43页 |
| 第四章 基于有时间窗同时配送与回收的车辆路径问题的蚁群算法 | 第43-65页 |
| ·问题的提出及意义 | 第43-44页 |
| ·定义及模型 | 第44-47页 |
| ·算法介绍 | 第47-64页 |
| ·预备知识 | 第47-48页 |
| ·可行性判断原理 | 第48-49页 |
| ·启发函数 | 第49-50页 |
| ·信息素更新 | 第50-51页 |
| ·算法步骤 | 第51页 |
| ·算法实现 | 第51-61页 |
| ·实例 | 第61-62页 |
| ·结论 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 结束语 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |