现代物流配送车辆优化调度问题研究
| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·课题研究背景和现状 | 第9-12页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·课题研究的目的与意义 | 第12页 |
| ·论文的主要工作内容及成果 | 第12-14页 |
| ·主要工作内容 | 第12-13页 |
| ·主要工作成果 | 第13-14页 |
| 第二章 现代物流配送车辆优化调度问题综述 | 第14-21页 |
| ·物流配送车辆调度问题 | 第14-15页 |
| ·常用的三类VSP的数学描述 | 第15-21页 |
| ·集货或送货非满载车辆的优化调度模型 | 第16-18页 |
| ·集货和送货一体化非满载车辆的优化调度模型 | 第18-19页 |
| ·带有时窗的车辆的优化调度模型 | 第19-21页 |
| 第三章 现代启发式算法的研究 | 第21-30页 |
| ·传统启发式算法 | 第21-22页 |
| ·传统启发式算法的基本思想 | 第21页 |
| ·传统启发式算法的求解 | 第21-22页 |
| ·遗传算法 | 第22-27页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的求解 | 第24-27页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第27-28页 |
| ·禁忌搜索的基本思想 | 第27页 |
| ·禁忌算法的求解 | 第27-28页 |
| ·三种算法比较分析 | 第28-30页 |
| 第四章 遗传禁忌混合启发式算法研究 | 第30-41页 |
| ·遗传禁忌混合启发式算法的策略 | 第30-31页 |
| ·混合算法的基本流程及特点 | 第31-33页 |
| ·混合算法的基本流程 | 第31-32页 |
| ·混合算法的特点 | 第32-33页 |
| ·算法的具体实现技术 | 第33-41页 |
| ·染色体的描述 | 第33-34页 |
| ·初始群体的生成 | 第34页 |
| ·适应度函数的确定 | 第34页 |
| ·选择算子 | 第34-36页 |
| ·交叉操作 | 第36-37页 |
| ·变异操作 | 第37-38页 |
| ·控制参数和终止条件的设置 | 第38页 |
| ·邻域结构 | 第38-39页 |
| ·解的评价 | 第39页 |
| ·禁忌表 | 第39-40页 |
| ·释放准则和终止准则 | 第40-41页 |
| 第五章 遗传禁忌混合算法的实证研究 | 第41-49页 |
| ·实证背景 | 第41页 |
| ·实证的车辆优化调度模型 | 第41-44页 |
| ·问题的描述 | 第41-42页 |
| ·问题的数学模型 | 第42-44页 |
| ·实证的求解 | 第44-46页 |
| ·节点数据 | 第44页 |
| ·配车方案的生成 | 第44页 |
| ·控制参数和终止条件 | 第44-46页 |
| ·实证数据运行结果与比较分析 | 第46-49页 |
| ·群体规模对算法性能的影响 | 第46-47页 |
| ·三种算法的性能比较 | 第47-49页 |
| 第六章 总结和展望 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
