| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·问题的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·问题的研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要内容及组织安排 | 第12-14页 |
| 第二章 车辆路径问题 | 第14-21页 |
| ·车辆路径问题综述 | 第14页 |
| ·车辆路径问题扩展分类 | 第14-17页 |
| ·车辆路径问题的研究算法 | 第17-19页 |
| ·多车场路径问题数学模型 | 第19-21页 |
| 第三章 协同进化理论 | 第21-24页 |
| ·协同进化理论研究背景 | 第21-22页 |
| ·协同进化理论的内容 | 第22页 |
| ·协同进化算法思想 | 第22-24页 |
| ·基于竞争机制的协同进化算法 | 第23页 |
| ·基于合作机制的协同进化算法 | 第23-24页 |
| 第四章 粒子群算法及其改进 | 第24-38页 |
| ·群智能 | 第24-26页 |
| ·蚁群算法 | 第24-25页 |
| ·鱼群算法 | 第25-26页 |
| ·粒子群算法 | 第26-28页 |
| ·标准PSO模型 | 第26-27页 |
| ·算法流程和特点 | 第27-28页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第28-34页 |
| ·基于离散度对ω的改进 | 第28-30页 |
| ·对粒子收敛速度的改进 | 第30-32页 |
| ·基于种群多样性的改进 | 第32-33页 |
| ·基于种群聚散度的改进 | 第33-34页 |
| ·全局PSO算法 | 第34页 |
| ·协同粒子群算法 | 第34-38页 |
| ·算法的基本思想 | 第34-35页 |
| ·子群体的划分方式 | 第35-36页 |
| ·全局学习PSO算法 | 第36-38页 |
| 第五章 协同粒子群算法在带有载量限制的多车场路径优化问题中的应用 | 第38-47页 |
| ·协同粒子群算法 | 第38-39页 |
| ·基本、变异和竞争PSO算法的实验分析 | 第39-43页 |
| ·协同PSO算法的实验分析 | 第43-47页 |
| 第六章 总结和展望 | 第47-49页 |
| ·总结 | 第47-48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-52页 |
| 附录一 主要程序代码 | 第52-57页 |
| 附录二 作者攻读硕士学位期间公开发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |