| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 低碳物流研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 车辆路径优化问题研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 蚁群算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的研究内容、研究方法、研究路线和结构安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 论文的研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 论文的研究思路 | 第14-15页 |
| 1.3.3 论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第16-26页 |
| 2.1 低碳物流基本理论 | 第16-18页 |
| 2.1.1 低碳物流的概念 | 第16页 |
| 2.1.2 低碳物流的影响因素 | 第16-17页 |
| 2.1.3 低碳物流的特性分析 | 第17-18页 |
| 2.2 低碳物流路径优化问题的描述及数学模型的建立 | 第18-21页 |
| 2.2.1 车辆路径优化问题的概念与分类 | 第18-19页 |
| 2.2.2 低碳物流路径优化碳排放成本的计算 | 第19-20页 |
| 2.2.3 低碳物流路径优化模型的建立 | 第20-21页 |
| 2.3 蚁群算法基本理论 | 第21-25页 |
| 2.3.1 蚁群算法的概念 | 第21页 |
| 2.3.2 蚁群算法的流程步骤及参数分析 | 第21-23页 |
| 2.3.3 蚁群算法的改进算法 | 第23-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于DNA-蚁群算法的低碳物流路径优化研究 | 第26-35页 |
| 3.1 DNA算法的基本原理 | 第26-28页 |
| 3.1.1 DNA的基本概念 | 第26页 |
| 3.1.2 DNA的算法原理 | 第26-28页 |
| 3.2 基于DNA的改进蚁群算法 | 第28-34页 |
| 3.2.1 DNA-蚁群算法的基本原理 | 第28页 |
| 3.2.2 DNA-蚁群算法求解低碳VRP的步骤和流程 | 第28-31页 |
| 3.2.3 计算机仿真 | 第31-34页 |
| 3.3 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于混沌扰动模拟退火蚁群算法低碳物流路径优化研究 | 第35-44页 |
| 4.1 模拟退火算法与混沌扰动的基本原理 | 第35-36页 |
| 4.1.1 模拟退火算法的基本原理 | 第35-36页 |
| 4.1.2 混沌扰动的基本原理 | 第36页 |
| 4.2 基于混沌扰动模拟退火的改进蚁群算法 | 第36-43页 |
| 4.2.1 混沌扰动模拟退火蚁群算法的基本原理 | 第36-38页 |
| 4.2.2 混沌扰动模拟退火蚁群算法求解低碳VRP的步骤和流程 | 第38-40页 |
| 4.2.3 计算机仿真 | 第40-43页 |
| 4.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 京津冀都市圈低碳物流路径优化实证分析 | 第44-51页 |
| 5.1 背景介绍 | 第44-45页 |
| 5.2 实证分析 | 第45-49页 |
| 5.2.1 京津冀都市圈低碳VRP问题描述 | 第45页 |
| 5.2.2 DNA-蚁群算法求解京津冀都市圈低碳VRP | 第45-47页 |
| 5.2.3 混沌扰动模拟退火蚁群算法求解京津冀都市圈低碳VRP | 第47-49页 |
| 5.3 优化效果分析 | 第49-50页 |
| 5.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第六章 结论与展望 | 第51-53页 |
| 6.1 结论 | 第51页 |
| 6.2 今后进一步研究的方向 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 发表论文及参加科研情况说明 | 第57-58页 |
| （一）发表论文 | 第57页 |
| （二）参与科研项目 | 第57页 |
| （三）论文获奖 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
