多配送中心多趟次带时间窗车辆路径问题研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 引言 | 第9-18页 |
| 1.1 问题的提出 | 第9页 |
| 1.2 选题背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2.1 选题背景 | 第9-10页 |
| 1.2.2 选题意义 | 第10-11页 |
| 1.3 文献综述 | 第11-17页 |
| 1.3.1 MDVRP文献综述 | 第12-13页 |
| 1.3.2 VRPTW文献综述 | 第13页 |
| 1.3.3 MDVRPTW文献综述 | 第13-14页 |
| 1.3.4 MTVRP文献综述 | 第14-15页 |
| 1.3.5 MTVRPTW文献综述 | 第15-16页 |
| 1.3.6 综述总结 | 第16-17页 |
| 1.4 研究内容及方法 | 第17页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.4.2 论文研究方法 | 第17页 |
| 1.5 结构安排 | 第17-18页 |
| 第2章 问题定义 | 第18-23页 |
| 2.1 问题概述 | 第18-20页 |
| 2.1.1 组成要素 | 第18页 |
| 2.1.2 优化目标 | 第18页 |
| 2.1.3 参数符号 | 第18-19页 |
| 2.1.4 问题描述 | 第19-20页 |
| 2.1.5 解的表达及评价 | 第20页 |
| 2.2 数学模型 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小节 | 第22-23页 |
| 第3章 算法设计 | 第23-40页 |
| 3.1 初始解的构造 | 第23-27页 |
| 3.1.1 基于距离的分类算法 | 第23-24页 |
| 3.1.2 插入算法 | 第24-27页 |
| 3.2 最大化服务顾客数阶段 | 第27-33页 |
| 3.2.1 大规模邻域搜索算法介绍 | 第27-28页 |
| 3.2.2 基于大规模邻域搜索的启发式算法设计 | 第28-30页 |
| 3.2.3 大规模邻域搜索算法设计 | 第30-33页 |
| 3.2.4 基于大规模邻域搜索的启发式算法流程 | 第33页 |
| 3.3 最小化车辆行驶里程 | 第33-38页 |
| 3.3.1 禁忌搜索算法介绍 | 第33-35页 |
| 3.3.2 禁忌搜索算法设计 | 第35-38页 |
| 3.4 两阶段算法流程 | 第38页 |
| 3.4.1 流程图 | 第38页 |
| 3.4.2 解的可行性验证 | 第38页 |
| 3.5 本章小节 | 第38-40页 |
| 第4章 数值实验 | 第40-62页 |
| 4.1 实验算例 | 第40页 |
| 4.2 参数设置 | 第40-41页 |
| 4.3 Cplex求解MDMTVRPTW | 第41-44页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第41-43页 |
| 4.3.2 计算结果 | 第43-44页 |
| 4.3.3 对比分析 | 第44页 |
| 4.4 求解大规模问题 | 第44页 |
| 4.5 两阶段算法求解MTVRPTW | 第44-54页 |
| 4.5.1 和精确算法进行对比 | 第45-52页 |
| 4.5.2 和启发式算法对比 | 第52-54页 |
| 4.6 参数分析 | 第54-56页 |
| 4.6.1 |R_d| | 第54-55页 |
| 4.6.2 t_(max) | 第55-56页 |
| 4.7 无在途时间限制的多趟次问题 | 第56-61页 |
| 4.7.1 求解MDMTVRPTW-nTL | 第56-59页 |
| 4.7.2 求解MTVRPTW-nTL | 第59-60页 |
| 4.7.3 参数分析 | 第60-61页 |
| 4.8 本章小节 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62-63页 |
| 5.2 展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第71页 |
