| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第11页 |
| 1.2 冷链物流的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 多智能体物流运输调度研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 物流运输调度系统优化算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第14-15页 |
| 第2章 冷链物流路径优化的基础理论 | 第15-21页 |
| 2.1 冷链物流相关概念及特点分析 | 第15-17页 |
| 2.1.1 冷链物流定义 | 第15-16页 |
| 2.1.2 冷链物流特点 | 第16-17页 |
| 2.2 车辆路径问题（VRP）相关理论概述 | 第17-21页 |
| 2.2.1 VRP概述 | 第17-18页 |
| 2.2.2 VRP分类 | 第18-19页 |
| 2.2.3 VRP求解算法 | 第19-21页 |
| 第3章 多智能体结构设计以及模型的建立 | 第21-36页 |
| 3.1 多智能体系统的基础理论 | 第21-23页 |
| 3.1.1 多智能体系统的概念及特征 | 第21-22页 |
| 3.1.2 多智能体系统的体系结构 | 第22-23页 |
| 3.2 基于多智能体技术的物流企业运输调度系统结构设计 | 第23-28页 |
| 3.2.1 冷链物流运输调度系统多智能体体系结构的设计 | 第23-24页 |
| 3.2.2 单Agent的内部结构设计 | 第24-28页 |
| 3.3 冷链物流运输调度系统模型中Agent之间的协作 | 第28-35页 |
| 3.3.1 模型描述 | 第29-31页 |
| 3.3.2 模型构建 | 第31-34页 |
| 3.3.3 模型目标函数建立 | 第34-35页 |
| 3.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 冷链物流运输调度系统中遗传算法的改进 | 第36-47页 |
| 4.1 遗传算法的基本原理以及工作流程 | 第36-37页 |
| 4.1.1 遗传算法的基本原理 | 第36页 |
| 4.1.2 遗传算法的工作流程 | 第36-37页 |
| 4.2 冷链物流配送路径优化的改进遗传算法的基本步骤 | 第37-41页 |
| 4.2.1 编码 | 第37-38页 |
| 4.2.2 种群初始化 | 第38页 |
| 4.2.3 适应度函数 | 第38页 |
| 4.2.4 选择算子的改进 | 第38-39页 |
| 4.2.5 交叉算子的改进 | 第39-40页 |
| 4.2.6 变异算子 | 第40页 |
| 4.2.7 进化逆转操作 | 第40-41页 |
| 4.3 结合生物共生搜索算法的改进遗传算法 | 第41-45页 |
| 4.3.1 生物共生搜索算法（SOS）的基本流程 | 第42页 |
| 4.3.2 生物共生搜索算法（SOS算法） | 第42-44页 |
| 4.3.3 生物共生搜索算法的性能 | 第44页 |
| 4.3.4 加入生物共生搜索的改进遗传算法 | 第44-45页 |
| 4.4 改进遗传算法和传统遗传算法的对比验证 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第5章 算例分析 | 第47-54页 |
| 5.1 算例分析 | 第47-50页 |
| 5.2 算例求解及分析 | 第50-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第6章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54页 |
| 6.2 展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第60页 |
