基于模糊聚类分析和免疫算法的多车场带时间窗问题的配送车辆路径优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 0 前言 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| ·研究背景及其意义 | 第12-14页 |
| ·研究背景及问题的提出 | 第12-14页 |
| ·研究价值和意义 | 第14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·国内研究现状 | 第14-16页 |
| ·国外研究现状 | 第16-17页 |
| ·研究方法和研究思路 | 第17-18页 |
| ·研究方法 | 第17页 |
| ·研究思路 | 第17-18页 |
| ·论文结构和关键技术问题 | 第18-20页 |
| ·论文结构 | 第18-20页 |
| ·拟解决的关键技术问题 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 2 车辆路径问题理论研究 | 第21-43页 |
| ·车辆路径问题的概述 | 第21-28页 |
| ·车辆路径问题的概念和分类 | 第21-23页 |
| ·MDVRPTW 问题的计算复杂性 | 第23页 |
| ·求解 MDVRPTW 问题的算法 | 第23-28页 |
| ·人工免疫系统的基本理论 | 第28-32页 |
| ·人工免疫系统的概念和相关发展情况 | 第28-29页 |
| ·人工免疫系统的特征 | 第29-30页 |
| ·人工免疫系统的作用机制 | 第30-32页 |
| ·免疫算法 | 第32-34页 |
| ·免疫算法的基本概念 | 第32-33页 |
| ·免疫算法与实际求解问题的对照 | 第33页 |
| ·免疫算法的求解步骤 | 第33-34页 |
| ·车辆路径问题的建模 | 第34-42页 |
| ·图与网络的基本概念 | 第34-35页 |
| ·车辆路线选择的几种类型 | 第35-36页 |
| ·TSP 问题的模型 | 第36页 |
| ·一般车辆路径问题的模型 | 第36-38页 |
| ·MDVRPTW 问题的建模 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 3 模糊聚类分析 | 第43-51页 |
| ·模糊聚类分析的理论 | 第43-48页 |
| ·聚类分析的概述 | 第43-44页 |
| ·采用模糊聚类分析的原因 | 第44页 |
| ·模糊聚类分析的方法 | 第44-46页 |
| ·车辆路径问题的模糊聚类指标设置 | 第46-48页 |
| ·模糊聚类分析的实例仿真 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 4 多车场转化为单车场的处理方法 | 第51-57页 |
| ·传统处理方法 | 第51-52页 |
| ·智能转化方法 | 第52-53页 |
| ·改进的就近距离分配方法 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 5 免疫算法在 MDVRPTW 问题的仿真 | 第57-73页 |
| ·免疫算法在 MDVRPTW 问题中的设计 | 第57-63页 |
| ·免疫算法在 VRPTW 问题中的仿真实例一 | 第63-66页 |
| ·免疫算法在 MDVRPTW 问题中的仿真实例二 | 第66-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 6 研究结论和展望 | 第73-75页 |
| ·研究结论 | 第73页 |
| ·不足和后续研究方向 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 附录 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第85页 |
