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重型装配车间多车型软时间窗配送车辆路径优化研究

摘要第9-11页
ABSTRACT第11-13页
第一章 绪论第14-30页
    1.1 论文研究的背景和意义第14-16页
        1.1.1 论文研究的背景第14-15页
        1.1.2 论文研究的意义第15-16页
    1.2 国内外的应用与研究现状第16-26页
        1.2.1 车辆路径问题第16-21页
        1.2.2 天车配送调度及路径优化问题第21-22页
        1.2.3 车辆路径问题混合优化算法第22-26页
    1.3 论文研究的主要内容第26-27页
    1.4 论文的研究方法与技术路线第27-28页
        1.4.1 论文的研究方法第27-28页
        1.4.2 论文的技术路线第28页
    1.5 论文可能的创新之处第28-30页
第二章 理论研究第30-42页
    2.1 遗传算法第30-32页
        2.1.1 遗传算法基本思想第30页
        2.1.2 遗传算法操作流程第30-31页
        2.1.3 遗传算法特点第31-32页
    2.2 蚁群算法第32-36页
        2.2.1 蚁群算法特点第32-33页
        2.2.2 蚁群算法主要变量及基本模型第33-34页
        2.2.3 蚁群算法操作流程第34-36页
        2.2.4 蚁群算法特点第36页
    2.3 遗传蚁群融合算法第36-40页
        2.3.1 遗传蚁群融合算法背景第36-37页
        2.3.2 遗传蚁群融合算法基本思想第37页
        2.3.3 遗传蚁群融合算法操作流程第37-39页
        2.3.4 算法衔接环节第39-40页
    2.4 K-means聚类分析第40-41页
        2.4.1 K-means聚类基本思想第40页
        2.4.2 K-means聚类算法步骤第40-41页
    2.5 本章小结第41-42页
第三章 C装配车间物料配送现状及问题分析第42-54页
    3.1 相关背景介绍第42-44页
        3.1.1 B公司介绍第42页
        3.1.2 配送产品介绍第42页
        3.1.3 C装配车间介绍第42-43页
        3.1.4 C装配车间组织结构第43-44页
    3.2 C装配车间配送现状描述第44-47页
        3.2.1 C车间装配产品工艺流程图第44-45页
        3.2.2 车间布局及配送路线第45-46页
        3.2.3 物料及分类第46-47页
    3.3 问题的提出与分析第47-48页
        3.3.1 问题的提出第47页
        3.3.2 问题的分析第47-48页
    3.4 问题的改善第48-52页
        3.4.1 地面运输车物料配送改善点分析第48-50页
        3.4.2 天车物料配送改善点分析第50-52页
    3.5 本章小结第52-54页
第四章 地面运输车配送优化方案设计第54-70页
    4.1 问题描述及模型建立第54-56页
        4.1.1 地面运输车物料配送问题第54页
        4.1.2 地面运输车配送模型建立第54-56页
    4.2 地面运输车算法设计第56-62页
        4.2.1 遗传算法设计第56-61页
        4.2.2 遗传蚁群融合算法设计第61-62页
    4.3 地面运输车物料配送数据调研第62-64页
    4.4 地面运输车配送路径优化结果分析第64-66页
        4.4.1 遗传算法优化结果分析第64-65页
        4.4.2 遗传蚁群融合算法优化结果分析第65-66页
    4.5 优化结果对比第66-68页
    4.6 本章小结第68-70页
第五章 天车物料配送优化方案设计第70-86页
    5.1 天车物料配送问题描述第70页
    5.2 天车物料配送任务聚类分析第70-74页
        5.2.1 天车配送任务聚类分析原因第70页
        5.2.2 天车配送任务聚类分析步骤第70-73页
        5.2.3 天车配送任务聚类分析结果第73-74页
    5.3 模型建立第74-76页
    5.4 天车配送路径优化参数设置第76页
    5.5 天车问题优化结果分析第76-85页
    5.6 本章小结第85-86页
第六章 总结与展望第86-88页
    6.1 全文总结第86-87页
    6.2 工作展望第87-88页
参考文献第88-94页
附录1 天车任务分组数据表第94-98页
致谢第98页

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