| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-16页 |
| ·物流配送路径优化问题方面 | 第11-13页 |
| ·物流配送路径优化问题求解算法方面 | 第13-16页 |
| ·粒子群算法在物流配送路径优化问题中应用方面 | 第16页 |
| ·本章小结及论文研究的主要内容 | 第16-18页 |
| 第二章 带时间窗的多车辆车辆路径问题的研究内容及其数学模型 | 第18-26页 |
| ·车辆路径问题概述 | 第18-21页 |
| ·车辆路径问题的定义 | 第18页 |
| ·车辆路径问题组成 | 第18-19页 |
| ·车辆路径问题的分类 | 第19-21页 |
| ·带时间窗的多车场车辆路径问题的模型 | 第21-25页 |
| ·多车场车辆路径问题描述 | 第21-22页 |
| ·时间窗问题描述 | 第22页 |
| ·带时间窗车辆路径问题的数学模型 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 粒子群算法描述及其改进 | 第26-35页 |
| ·粒子群算法简介 | 第26-29页 |
| ·粒子群算法的数学描述 | 第26-28页 |
| ·粒子群算法和遗传算法的比较 | 第28-29页 |
| ·粒子群算法的改进 | 第29-33页 |
| ·收敛速度的改进 | 第29-31页 |
| ·增加多样性的改进 | 第31页 |
| ·全局方法 | 第31-32页 |
| ·其他方法 | 第32-33页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 改进的粒子群算法求解带时间窗的多车场车辆路径问题 | 第35-45页 |
| ·带时间窗的多车场车辆路径问题分析 | 第35-36页 |
| ·MDVRPTW的改进粒子群算法设计 | 第36-42页 |
| ·MDVRPTW的求解方法 | 第36-38页 |
| ·改进的粒子群算法 | 第38-39页 |
| ·粒子定义和解决方案 | 第39-42页 |
| ·到达任务点时间的计算 | 第42页 |
| ·改进的粒子群算法步骤 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 带时间窗的多车场车辆路径问题算法有效性验证 | 第45-54页 |
| ·带时间窗的多车场车辆路径问题模拟系统 | 第45-49页 |
| ·开发必要性和意义 | 第45页 |
| ·系统主要功能及特点 | 第45-46页 |
| ·软件开发环境 | 第46页 |
| ·系统功能模块介绍 | 第46-48页 |
| ·模块实现 | 第48-49页 |
| ·带时间窗的多车场车辆路径问题实验及其分析 | 第49-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结及展望 | 第54-56页 |
| ·总结 | 第54-55页 |
| ·展望 | 第55-56页 |
| 附录一 部分程序伪代码 | 第56-59页 |
| 附录二: 作者攻读硕士学位期间公开发表的学术论文 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
