基于蚁群算法的图书物流车辆路径规划问题研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| ·背景和意义 | 第9-11页 |
| ·研究背景 | 第9-11页 |
| ·研究意义 | 第11页 |
| ·图书物流及其特点 | 第11-14页 |
| ·图书及其特性 | 第11-12页 |
| ·图书物流概念 | 第12-13页 |
| ·图书物流的特点 | 第13-14页 |
| ·研究概况综述 | 第14-16页 |
| ·图书物流研究概况 | 第14-15页 |
| ·车辆路径规划的研究概况 | 第15-16页 |
| ·本文的主要内容及结构 | 第16-17页 |
| 第2章 车辆路径规划问题 | 第17-25页 |
| ·车辆路径规划问题概述 | 第17-20页 |
| ·物流配送的概念 | 第17-18页 |
| ·车辆路径问题的一般描述 | 第18页 |
| ·VRP问题的图模型 | 第18-20页 |
| ·车辆路径规划问题的分类 | 第20-21页 |
| ·典型车辆路径规划问题的数学模型 | 第21-25页 |
| ·CVRP模型 | 第21-23页 |
| ·VRPTW模型 | 第23-25页 |
| 第3章 蚁群算法及其改进 | 第25-36页 |
| ·蚁群算法的优化原理 | 第25-26页 |
| ·经典蚁群算法模型 | 第26-32页 |
| ·蚁群算法模型 | 第26-28页 |
| ·Ant-Density蚁群算法流程 | 第28-29页 |
| ·蚁群算法的关键参数 | 第29-31页 |
| ·蚁群算法分析 | 第31-32页 |
| ·蚁群算法的改进 | 第32-36页 |
| ·蚁群系统 | 第32-33页 |
| ·最大最小蚂蚁系统 | 第33-34页 |
| ·精英蚂蚁系统 | 第34页 |
| ·排序蚂蚁系统 | 第34页 |
| ·自适应蚁群算法 | 第34-36页 |
| 第4章 图书物流车辆路径规划模型 | 第36-48页 |
| ·图书物流配送模型 | 第36-40页 |
| ·配送环境分析 | 第36-37页 |
| ·优化目标选择 | 第37-38页 |
| ·模型建立 | 第38-40页 |
| ·基于作业成本法的模型改进 | 第40-48页 |
| ·作业成本法基本理论 | 第40-43页 |
| ·应用作业成本法的VRP模型改进 | 第43-48页 |
| 第5章 算法实现及实例分析 | 第48-60页 |
| ·蚁群算法实现 | 第48-55页 |
| ·蚁群算法设计 | 第48-50页 |
| ·算法参数的改进 | 第50页 |
| ·改进蚁群算法 | 第50-55页 |
| ·实例研究 | 第55-60页 |
| ·配送实例研究 | 第55-57页 |
| ·改进算法性能分析 | 第57-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第66-67页 |
| 附录 | 第67-70页 |
