基于混合粒子群算法的物流配送车辆路径问题的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第12-14页 |
| 第二章 物流配送及车辆路径问题 | 第14-26页 |
| ·配送的概念与特点 | 第14-15页 |
| ·配送的分类 | 第15-18页 |
| ·我国物流配送的现状及展望 | 第18-21页 |
| ·物流配送车辆路径问题 | 第21-25页 |
| ·物流配送车辆路径问题的提出 | 第21-22页 |
| ·VRP的分类与约束条件 | 第22-23页 |
| ·VRP问题的模型 | 第23-24页 |
| ·配送车辆路径优化原则 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 粒子群算法及其优化 | 第26-34页 |
| ·粒子群算法简介 | 第26-28页 |
| ·粒子群算法的数学描述 | 第26-28页 |
| ·粒子群算法同遗传算法的比较 | 第28页 |
| ·粒子群算法的变化和改进 | 第28-32页 |
| ·收敛速度的改进 | 第28-30页 |
| ·增加多样性的改进 | 第30-31页 |
| ·全局方法 | 第31页 |
| ·其他改进 | 第31-32页 |
| ·粒子群算法在物流中的应用 | 第32页 |
| ·混合粒子群算法 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 混合粒子群算法求解物流配送车辆路径问题 | 第34-49页 |
| ·物流配送车辆路径问题的数学模型 | 第34-35页 |
| ·粒子群算法设计 | 第35-36页 |
| ·粒子编码 | 第35-36页 |
| ·适应值函数 | 第36页 |
| ·引入爬山算法的混合粒子群算法 | 第36-42页 |
| ·求解物流配送车辆路径问题的标准PSO | 第36-38页 |
| ·混合PSO方案一 | 第38-40页 |
| ·混合PSO方案二 | 第40-42页 |
| ·三种算法的比较 | 第42页 |
| ·算例与结果分析 | 第42-48页 |
| ·算例一 | 第42-45页 |
| ·算例二 | 第45-47页 |
| ·结果分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 混合粒子群算法求解带时间窗的车辆路径问题 | 第49-66页 |
| ·带时间窗的车辆路径问题概述 | 第49-52页 |
| ·带时间窗的车辆路径问题的概念及基本描述 | 第49页 |
| ·时间窗的分类 | 第49-52页 |
| ·带时间窗的车辆路径问题的数学模型 | 第52-53页 |
| ·混合粒子群算法求解带时间窗的车辆路径问题 | 第53-59页 |
| ·粒子群算法模型 | 第53-54页 |
| ·构造粒子实数编码 | 第54页 |
| ·到达任务点时间的计算 | 第54-55页 |
| ·算法实现伪代码 | 第55-59页 |
| ·算例与结果分析 | 第59-65页 |
| ·算例一 | 第59-61页 |
| ·算例二 | 第61-64页 |
| ·结果分析 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·进一步的研究方向 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果 | 第74页 |
