| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-11页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第7-8页 |
| ·研究现状 | 第8-9页 |
| ·物流调度的研究现状 | 第8-9页 |
| ·蚁群算法的研究现状 | 第9页 |
| ·本文的研究工作和安排 | 第9-11页 |
| 第二章 物流调度问题分析 | 第11-16页 |
| ·物流过程的描述 | 第11-12页 |
| ·问题的模型 | 第12-14页 |
| ·供应链物流过程可以作为一个生灭过程模型 | 第12-13页 |
| ·问题的模型 | 第13-14页 |
| ·物流调度问题解决算法 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 蚁群算法（ANT COLONY ALGORITHM） | 第16-27页 |
| ·蚁群算法的背景介绍 | 第16页 |
| ·蚁群算法的生物模型 | 第16-18页 |
| ·蚁群算法原理 | 第18-19页 |
| ·基本蚁群算法模型 | 第19-21页 |
| ·TSP 问题描述 | 第19页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第19-21页 |
| ·蚁群算法的算法分析 | 第21-24页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第21-22页 |
| ·蚁群算法的基本参数分析 | 第22-24页 |
| ·几种改进的蚁群算法 | 第24-26页 |
| ·Ant-Q System | 第24页 |
| ·最大－最小蚁群系统（Max-Min Ant System） | 第24-25页 |
| ·蚁群系统（Ant Colony System） | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第四章 基本蚁群算法在物流调度中的研究 | 第27-34页 |
| ·问题描述和数学模型 | 第27-28页 |
| ·问题描述 | 第27页 |
| ·建立数学模型 | 第27-28页 |
| ·基于蚁群优化的物流调度算法模型 | 第28-30页 |
| ·算法描述 | 第30-31页 |
| ·仿真算例与算法分析 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第五章 改进的蚁群算法在物流调度中的研究 | 第34-47页 |
| ·蚁群算法的改进策略 | 第34-37页 |
| ·路径选择策略优化 | 第34-35页 |
| ·信息素更新策略优化 | 第35-37页 |
| ·自适应调整挥发系数ρ | 第37页 |
| ·改进的蚁群算法描述 | 第37-39页 |
| ·仿真算例分析比较 | 第39-41页 |
| ·物流调度系统的模拟仿真实现 | 第41-46页 |
| ·系统开发的必要性及软件开发平台 | 第41页 |
| ·软件开发平台介绍 | 第41-42页 |
| ·模拟仿真系统演示介绍及结果分析 | 第42-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 总结与进一步工作 | 第47-49页 |
| ·全文总结 | 第47页 |
| ·进一步工作 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-55页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55页 |