蚁群算法在车辆路径问题中的应用研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
1 绪论	第7-13页
·课题背景及意义	第7-8页
·课题的研究现状	第8-10页
·论文的主要内容	第10-11页
·论文结构	第11-13页
2 基本蚁群算法	第13-17页
·蚁群行为描述	第13-14页
·蚁群优化的特点	第14-15页
·基本蚁群算法的数学模型	第15-16页
·基本蚁群算法的实现步骤	第16-17页
3 蚁群算法中的参数设置	第17-25页
·参数对算法性能影响的实验	第17-19页
·信息素残留因子对蚁群算法性能的影响	第17-18页
·信息启发因子蚁群算法性能的影响	第18-19页
·期望启发式因子蚁群算法性能的影响	第19页
·α、β、ρ组合配置对蚁群算法性能的影响	第19-25页
4 现有几种改进蚁群算法的介绍	第25-29页
·一种自适应蚁群算法	第25页
·最大最小蚁群算法	第25-26页
·实验数据对比	第26-29页
5 蚁群算法求解车辆路径问题	第29-45页
·车辆路径问题	第29-30页
·VRP问题与TSP问题的区别	第29页
·VRP问题的数学描述	第29-30页
·带时间窗的车辆路径问题	第30-32页
·VRPTW问题的描述	第31页
·VRPTW问题的数学描述	第31-32页
·改进的MMAS在车辆路径问题中的应用	第32-38页
·求解VRP问题的算法设计	第32-35页
·求解VRPTW问题的算法设计	第35-38页
·数值实验及结果分析	第38-45页
·VRP实验及结果分析	第38-39页
·VRPTW问题实验及结果分析	第39-45页
6 总结与展望	第45-47页
致谢	第47-49页
参考文献	第49-51页