物流配送路径优化问题的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·物流配送路径优化问题概述 | 第8-11页 |
| ·物流配送路径优化的基本概念及相关问题 | 第8页 |
| ·优化配送路径的意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·物流配送路径优化方面的研究 | 第9-10页 |
| ·蚁群算法的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的研究背景 | 第11-12页 |
| ·主要工作 | 第12页 |
| ·章节组织 | 第12-14页 |
| 第二章 物流配送问题的研究 | 第14-20页 |
| ·物流配送问题的描述 | 第14-15页 |
| ·配送路径优化目标 | 第15-17页 |
| ·配送数学模型的建立 | 第17-19页 |
| ·符号的定义 | 第17页 |
| ·约束条件 | 第17-18页 |
| ·优化目标 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于蚁群算法的物流配送路径优化问题的研究 | 第20-42页 |
| ·引言 | 第20-21页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第21-22页 |
| ·蚁群算法的模型 | 第22-25页 |
| ·蚁群算法的分析 | 第25-27页 |
| ·蚁群算法在物流配送路径优化问题中的实现 | 第27-41页 |
| ·蚁群算法与物流配送模型的结合 | 第27-28页 |
| ·算法模型的实现 | 第28-41页 |
| ·信息素浓度表的实现 | 第28-30页 |
| ·集合tabu的确定 | 第30-31页 |
| ·车辆序列的初始化 | 第31-34页 |
| ·车辆不足情况及惩罚成本 | 第34-35页 |
| ·运力利用率 | 第35-36页 |
| ·ηij的讨论 | 第36-39页 |
| ·算法模型流程 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于改进蚁群算法的物流配送路径优化问题 | 第42-60页 |
| ·引言 | 第42-43页 |
| ·遗传算法在物流配送路径优化问题中的应用 | 第43-44页 |
| ·遗传算法概述 | 第43页 |
| ·遗传算法基本要素 | 第43-44页 |
| ·遗传算法与蚁群算法的互补 | 第44页 |
| ·遗传算法对蚁群算法的改进 | 第44-47页 |
| ·复制 | 第44-45页 |
| ·编码 | 第45页 |
| ·交叉 | 第45-46页 |
| ·变异 | 第46-47页 |
| ·蚁群算法的其他改进策略 | 第47-49页 |
| ·信息素传递参数ρ的选取 | 第47-48页 |
| ·确定性搜索和探索性搜索的选则 | 第48-49页 |
| ·改进后的算法模型 | 第49-51页 |
| ·实验与计算 | 第51-59页 |
| ·与遗传算法的比较 | 第51-53页 |
| ·遗传算法的计算结果 | 第51-52页 |
| ·蚁群算法的计算结果 | 第52-53页 |
| ·比较分析 | 第53页 |
| ·任务优先级测试 | 第53-54页 |
| ·运力利用率测试 | 第54-55页 |
| ·实例计算 | 第55-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·本文工作总结 | 第60-61页 |
| ·今后工作展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
