以运输成本最低为目标的同时取送货车辆路径优化研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-19页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.3 小结 | 第18-19页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第19-20页 |
| 1.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 车辆路径问题及其算法综述 | 第21-29页 |
| 2.1 车辆路径问题综述 | 第21-23页 |
| 2.1.1 车辆路径问题描述 | 第21-22页 |
| 2.1.2 车辆路径问题分类 | 第22-23页 |
| 2.2 车辆路径问题算法综述 | 第23-27页 |
| 2.2.1 精确算法 | 第23-24页 |
| 2.2.2 启发式算法 | 第24-26页 |
| 2.2.3 群体智能算法 | 第26-27页 |
| 2.3 本章小结 | 第27-29页 |
| 第3章 同时取送货车辆路径问题模型建立 | 第29-39页 |
| 3.1 运输成本分析 | 第29-30页 |
| 3.2 同时取送货车辆路径问题建模 | 第30-35页 |
| 3.2.1 问题描述和基本假设 | 第30-31页 |
| 3.2.2 参数和变量定义 | 第31-32页 |
| 3.2.3 模型的构建 | 第32-35页 |
| 3.3 改进的同时取送货车辆路径问题 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 同时取送货车辆路径问题遗传算法求解 | 第39-47页 |
| 4.1 遗传算法综述 | 第39-40页 |
| 4.1.1 遗传算法简介 | 第39页 |
| 4.1.2 遗传算法求解过程介绍 | 第39-40页 |
| 4.2 同时取送货车辆路径问题遗传算法设计 | 第40-45页 |
| 4.2.1 染色体编码 | 第40页 |
| 4.2.2 初始化种群 | 第40-41页 |
| 4.2.3 适应度评估 | 第41页 |
| 4.2.4 选择操作 | 第41-42页 |
| 4.2.5 交叉操作 | 第42-43页 |
| 4.2.6 变异操作 | 第43-44页 |
| 4.2.7 终止条件 | 第44页 |
| 4.2.8 解的表示 | 第44页 |
| 4.2.9 实现工具 | 第44-45页 |
| 4.3 本章小结 | 第45-47页 |
| 第5章 同时取送货车辆路径问题算例分析 | 第47-63页 |
| 5.1 算例建立 | 第47-56页 |
| 5.1.1 模型参数设置 | 第49-54页 |
| 5.1.2 求解结果分析 | 第54-56页 |
| 5.2 改进的同时取送货车辆路径问题算例 | 第56-61页 |
| 5.2.1 算例改进 | 第56-59页 |
| 5.2.2 求解结果分析 | 第59-61页 |
| 5.3 本章小结 | 第61-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 总结 | 第63-64页 |
| 6.2 研究展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69-75页 |
| 作者简介 | 第75-77页 |
| 致谢 | 第77页 |
