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蚁群算法求解MDVRP的设计与实现

摘要第1-4页
Abstract第4-11页
第一章 引言第11-17页
   ·论文背景第11-13页
   ·研究的意义第13-14页
     ·研究MDVRP 的意义第13-14页
     ·研究蚁群算法的意义第14页
   ·本文的主要工作第14-15页
   ·本文的组织结构第15-17页
第二章 MDVRP 概述第17-31页
   ·VRP 概述第17-20页
     ·引言第17页
     ·VRP 类问题的约束条件及分类第17-19页
     ·求解VRP 的基本思路第19-20页
   ·MDVRP 概述第20-30页
     ·MDVRP 问题描述第20-22页
     ·组合优化问题的一般解决方案第22-25页
     ·精确算法解决MDVRP 的尝试第25页
     ·启发式算法解决MDVRP 的尝试第25-27页
     ·ACO 解决VRP 的尝试第27-29页
     ·MDVRP 测试实例库第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 分治法求解MDVRP第31-45页
   ·引言第31页
   ·分配算法第31-34页
   ·多蚁群求解MDVRP 算法第34-39页
     ·总体设计第34页
     ·信息素的更新第34-36页
     ·独立子蚁群求解VRP第36-37页
     ·局部搜索策略第37-39页
   ·算法参数调谐第39-40页
     ·参数α的调谐第39页
     ·参数β的调谐第39-40页
     ·其他支持第40页
   ·分治法求解MDVRP 的测试结果第40-43页
   ·小结第43-45页
第四章 综合法求解MDVRP第45-57页
   ·引言第45页
   ·综合法求解MDVRP第45-51页
     ·解的构造第45-47页
     ·启发信息第47-48页
     ·信息素的更新第48页
     ·主要数据结构第48-51页
   ·综合法求解MDVRP 测试结果第51-53页
   ·综合法与分治法的对比第53-54页
   ·小结第54-57页
第五章 总结第57-59页
   ·已完成工作总结第57页
   ·今后的研究展望第57-59页
参考文献第59-65页
发表文章目录第65-67页
致谢第67-69页
代码说明第69-71页
代码片段第71-73页

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