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求解带时间窗口的多式联运最小费用问题

摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-17页
   ·研究意义第10-12页
   ·多式联运问题的国外研究现状第12-13页
   ·多式联运问题的国内研究现状第13-14页
   ·研究内容第14-17页
第二章 带时间窗口多式联运问题介绍第17-22页
   ·带时间窗口的多式联运最小费用问题描述第17-18页
     ·时间窗口介绍第17页
     ·带时间窗口的多式联运问题的业务描述第17-18页
   ·问题假设和已知参数设定第18-21页
     ·假设第18-19页
     ·已知参数设定第19-21页
   ·问题复杂性说明第21-22页
第三章 运用约束规划理论建模求解第22-42页
   ·约束规划理论简介第22页
   ·约束规划的产生发展第22-23页
   ·约束满足问题概述第23-24页
   ·约束满足问题的求解方法第24-27页
     ·系统搜索第25-26页
     ·局部搜索第26-27页
     ·其它求解方法第27页
   ·MMTTW问题的约束规划建模第27-31页
     ·变量定义第27-28页
     ·建立约束规划模型第28-30页
     ·优化目标第30-31页
   ·约束规划模型的求解步骤第31-32页
   ·约束规划的算法规则第32-36页
     ·切削解空间确定变量的值域第32-33页
     ·不确定性搜索第33-35页
     ·优化算法第35页
     ·确定搜索策略的基本原则第35-36页
   ·MMTTW约束规划模型的搜索策略第36-37页
     ·用于不确定性搜索的关键变量第36-37页
     ·搜索策略研究第37页
   ·MMTTW的约束规划算例第37-41页
     ·已知数据第37-39页
     ·求解结果第39页
     ·求解结果验证第39-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 运用遗传算法求解MMTTW问题第42-63页
   ·遗传算法简介第42页
   ·遗传算法的产生发展第42-43页
   ·遗传算法的工作原理第43-52页
     ·进化理论和遗传学的相关概念第43-45页
     ·编码和解码第45-46页
     ·适应度函数和惩罚函数第46-48页
     ·遗传算子第48-51页
     ·遗传算法基本原则第51页
     ·遗传算法基本步骤第51-52页
   ·遗传算法对MMTTW问题的建模第52-55页
     ·问题的分解第52-53页
     ·路线的生成第53页
     ·变量定义第53-54页
     ·时间窗约束的处理第54页
     ·MMTTW问题的基本模型第54-55页
   ·MMTTW问题的遗传算法设计第55-60页
     ·染色体结构的确定第56-57页
     ·初始群体的确定第57页
     ·适应函数的确定第57-58页
     ·遗传算子的确定和操作第58-60页
     ·终止条件第60页
   ·MMTTW问题的遗传算法算例分析第60-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 MMTTW问题的大规模应用第63-75页
   ·对原有模型的分析与调整第63-70页
     ·对原模型细节的调整第63-65页
     ·对路段定义的改变第65-66页
     ·对订单路段集合的约束加强第66-67页
     ·调整模型后的求解比较第67-70页
   ·对原有搜索策略的分析与调整第70-74页
     ·确定搜索策略第70-71页
     ·结果及比较分析第71-74页
   ·本章小结第74-75页
第六章 结论与展望第75-76页
参考文献第76-79页
附录第79-92页
 附录1: 50a组数据——路段数据表第79-82页
 附录2: 50a组数据——订单数据表第82-85页
 附录3: 50a组数据——第三章约束规划订单运输结果表第85-87页
 附录4: 50a组数据——第五章约束规划调整模型后结果表第87-90页
 附录5: 50a组数据——第五章约束规划调整搜索策略后结果表第90-92页
致谢第92-93页
攻读学位期间发表的学术论文第93页

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