时间依赖性物流配送路径规划算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-29页 |
| ·研究背景与意义 | 第11-12页 |
| ·研究现状 | 第12-24页 |
| ·静态最短路算法 | 第12-17页 |
| ·动态最短路算法 | 第17-22页 |
| ·分段线性表示算法 | 第22-24页 |
| ·研究内容 | 第24-27页 |
| ·动态交通信息预处理 | 第24-25页 |
| ·基于固定道路边权的路径规划算法 | 第25-26页 |
| ·基于时间依赖性道路边权的路径规划算法 | 第26页 |
| ·物流配送的应用研究 | 第26-27页 |
| ·论文结构 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第二章 动态交通信息的预处理 | 第29-47页 |
| ·基本定义 | 第29-30页 |
| ·动态交通信息预处理问题描述 | 第30-33页 |
| ·原始动态交通信息的表达 | 第30-31页 |
| ·时间依赖性道路边权的表达 | 第31-33页 |
| ·典型算法介绍 | 第33-35页 |
| ·SEEP算法 | 第33-34页 |
| ·算法分析 | 第34-35页 |
| ·基于自适应性窗口宽度的分段线性表示算法 | 第35-42页 |
| ·固定窗口的缺陷分析 | 第35-36页 |
| ·数据变化模式 | 第36-37页 |
| ·自适应性窗口宽度确定子算法 | 第37-41页 |
| ·分段点选择子算法 | 第41-42页 |
| ·实验分析 | 第42-45页 |
| ·实验设置 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 基于固定道路边权的路径规划算法 | 第47-68页 |
| ·经典算法 | 第47-51页 |
| ·DIJKSTRA算法 | 第47-49页 |
| ·启发式算法-A*算法 | 第49-51页 |
| ·多策略结合的改进算法 | 第51-60页 |
| ·分层算法 | 第51-56页 |
| ·分层算法的缺陷与改进 | 第56-60页 |
| ·实验分析 | 第60-67页 |
| ·实验设置 | 第60-61页 |
| ·算法评价指标 | 第61-62页 |
| ·实验结果分析 | 第62-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第四章 基于时间依赖性道路边权的路径规划算法 | 第68-93页 |
| ·基本定义 | 第68-70页 |
| ·时间依赖性道路网络 | 第68-69页 |
| ·其他相关定义 | 第69-70页 |
| ·本章目的 | 第70页 |
| ·经典算法 | 第70-71页 |
| ·算法描述 | 第70-71页 |
| ·算法分析 | 第71页 |
| ·多策略结合的改进算法 | 第71-85页 |
| ·TDCALT算法 | 第72-75页 |
| ·ITDCALT算法 | 第75-85页 |
| ·实验分析 | 第85-92页 |
| ·实验设置 | 第85页 |
| ·ITDCALT算法分析 | 第85-88页 |
| ·多算法对比分析 | 第88-92页 |
| ·本章小结 | 第92-93页 |
| 第五章 物流配送的应用研究 | 第93-110页 |
| ·应用背景 | 第93-94页 |
| ·应用方案设计 | 第94-98页 |
| ·利用遗传算法求解客户点之间的配送顺序 | 第94-96页 |
| ·利用ITDCALT算法求解客户点之间的配送路径 | 第96-97页 |
| ·应用步骤总结 | 第97-98页 |
| ·实例应用 | 第98-108页 |
| ·物流配送需求定义 | 第98-100页 |
| ·应用平台与基础数据 | 第100-101页 |
| ·实例应用 | 第101-108页 |
| ·本章小结 | 第108-110页 |
| 总结与展望 | 第110-113页 |
| 参考文献 | 第113-123页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第123-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 答辩委员会对论文的评定意见 | 第125页 |
