遗传算法及其在物流路径优化中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题的背景及其意义 | 第7-9页 |
| ·国内外现状及其发展趋势 | 第9-11页 |
| ·遗传算法研究动态及其发展趋势 | 第9-10页 |
| ·国内外VRP 研究动态及其发展趋势 | 第10-11页 |
| ·课题的主要研究内容 | 第11-13页 |
| 第二章 遗传算法及其改进 | 第13-33页 |
| ·遗传算法基本用语及操作 | 第13-21页 |
| ·编码机制 | 第14-16页 |
| ·选择机制 | 第16-18页 |
| ·交叉方式 | 第18-20页 |
| ·变异方式 | 第20-21页 |
| ·适应度函数 | 第21-23页 |
| ·适应度函数的作用 | 第21-22页 |
| ·适应度函数满足的条件 | 第22页 |
| ·适应度函数的种类 | 第22-23页 |
| ·改进的遗传算法 | 第23-27页 |
| ·遗传算法改进策略一 | 第23-24页 |
| ·遗传算法改进策略二 | 第24-25页 |
| ·遗传算法改进策略三 | 第25-27页 |
| ·仿真实例 | 第27-32页 |
| ·基于策略一的仿真结果与仿真分析 | 第28-29页 |
| ·基于策略一和二的仿真结果与仿真分析 | 第29-30页 |
| ·基于策略一到三的仿真结果与仿真分析 | 第30-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第三章 物流车辆路径优化模型 | 第33-41页 |
| ·物流配送车辆优化问题概述 | 第33-34页 |
| ·两类常用 VRP 数学模型 | 第34-37页 |
| ·集货或送货非满载车辆的优化调度模型 | 第35-36页 |
| ·集货和送货非满载车辆的优化调度模型 | 第36-37页 |
| ·改进的数学模型 | 第37-40页 |
| ·物流路径优化问题的描述 | 第37-38页 |
| ·问题的约束条件 | 第38页 |
| ·数学模型的建立 | 第38-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于改进遗传算法的路径优化及仿真实验 | 第41-51页 |
| ·改进的遗传算法在商业企业 VRP 中的应用 | 第41-47页 |
| ·染色体编码 | 第41页 |
| ·初始群体的产生 | 第41-42页 |
| ·选择算子 | 第42-43页 |
| ·交叉算子 | 第43-44页 |
| ·变异算子 | 第44页 |
| ·物流车辆路径优化实现步骤及流程 | 第44-45页 |
| ·适应度函数的确定 | 第45页 |
| ·判断停止进化条件 | 第45-47页 |
| ·仿真实例 | 第47-50页 |
| ·改进算法的仿真结果 | 第47-49页 |
| ·改进算法与基本算法的仿真比较 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第58页 |
