| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·物流配送路径优化国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·蚁群算法国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要研究内容、研究重难点及技术路线 | 第13-15页 |
| ·研究内容 | 第13页 |
| ·本文研究的重难点 | 第13-14页 |
| ·本文的技术路线 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第二章 物流配送及配送路径优化问题概述 | 第16-24页 |
| ·物流配送相关理论知识 | 第16-17页 |
| ·物流配送的定义 | 第16页 |
| ·物流配送中存在的问题 | 第16-17页 |
| ·配送车辆路径优化问题概述 | 第17-19页 |
| ·配送车辆路径优化问题描述及其要素分析 | 第17-18页 |
| ·物流配送路径优化问题的分类 | 第18-19页 |
| ·配送路径优化的方法 | 第19-22页 |
| ·精确算法 | 第20页 |
| ·启发式算法 | 第20-22页 |
| ·各种启发式算法研究情况分析 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-24页 |
| 第三章 应用改进蚁群算法研究车辆路径优化问题 | 第24-40页 |
| ·配送车辆路径优化问题模型 | 第24-27页 |
| ·问题描述 | 第24-25页 |
| ·参数变量 | 第25-26页 |
| ·目标函数及约束条件 | 第26-27页 |
| ·基本蚁群算法 | 第27-30页 |
| ·基本蚁群算法中的参数及其含义 | 第28-30页 |
| ·基本蚁群算法的流程图 | 第30页 |
| ·蚁群算法的改进 | 第30-34页 |
| ·蚁群系统（Ant System，AS） | 第31-32页 |
| ·精英蚁群系统（Elitist Ant System，EAS） | 第32页 |
| ·最大最小蚁群系统（Max-Min Ant System，MMAS） | 第32-33页 |
| ·排序蚁群系统（Rank-Based Ant System，ASrank） | 第33页 |
| ·几种改进的蚁群算法的比较 | 第33-34页 |
| ·本文对蚁群算法的改进及实施 | 第34-39页 |
| ·对信息素挥发因子的改进 | 第35页 |
| ·对启发函数（能见度）的改进 | 第35-37页 |
| ·改进后的蚁群算法的计算步骤 | 第37-38页 |
| ·改进后的蚁群算法的Matlab 软件实现 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 两类运输网络图下的CVRP 问题研究 | 第40-52页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·完全连通运输网络图下的CVRP 问题研究 | 第40-44页 |
| ·问题描述 | 第40-41页 |
| ·算法实现与结果分析 | 第41-44页 |
| ·不完全连通运输网络图下的CVRP 问题研究 | 第44-50页 |
| ·问题描述 | 第44-46页 |
| ·算法实现与结果分析 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
| ·主要结论 | 第52页 |
| ·本文的创新点 | 第52页 |
| ·局限与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 附录一 | 第56-57页 |
| 附录二 | 第57-59页 |
| 附录三 | 第59-61页 |
| 附录四 | 第61-66页 |
| 攻读学位期间发表学术论文及科研情况 | 第66-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
