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基于群智能混合算法的应急物流配送路径优化研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
1.绪论第9-18页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究目的及意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-15页
        1.3.1 国内研究现状及水平第11-12页
        1.3.2 国外研究现状及水平第12-14页
        1.3.3 国内外研究评述第14-15页
    1.4 研究内容第15-16页
    1.5 研究技术路线第16-18页
2.应急物流配送路径相关理论第18-24页
    2.1 基础理论第18-20页
        2.1.1 应急物流的内涵第18页
        2.1.2 应急物流的特点第18-19页
        2.1.3 应急物流与普通物流的对比分析第19页
        2.1.4 应急物流系统的研究内容第19-20页
    2.2 应急物流配送理论第20-21页
        2.2.1 应急配送车辆路径问题第20页
        2.2.2 应急物流配送车辆路径问题的分类第20-21页
        2.2.3 应急物流配送车辆路径问题的说明第21页
    2.3 应急物流配送路径优化第21-22页
        2.3.1 车辆路径问题分类第21-22页
        2.3.2 路径优化问题的提出第22页
        2.3.3 带时间窗限制的路径问题第22页
    2.4 本章小结第22-24页
3.基于多影响因素的应急物流配送路径优化模型第24-32页
    3.1 应急物流配送路径优化问题的提出第24-25页
        3.1.1 问题描述第24页
        3.1.2 应急物流配送路径优化模型假设第24-25页
    3.2 应急物流配送路径优化模型参数说明第25页
        3.2.1 基本参数第25页
        3.2.2 变量定义第25页
    3.3 基于多影响因素的路径当量长度计算第25-30页
        3.3.1 路段可通行性第25-26页
        3.3.2 道路通行影响因素权重分析第26-29页
        3.3.3 配送路径当量长度计算第29-30页
    3.4 基于多影响因素的应急物流配送优化路径模型第30页
    3.5 本章小结第30-32页
4.求解应急物流配送路径优化模型的群智能混合算法第32-46页
    4.1 群智能算法第32-33页
        4.1.1 群智能算法第32页
        4.1.2 主要的群智能算法第32-33页
        4.1.3 群智能算法与传统路径算法的比较第33页
    4.2 粒子群算法和蚁群算法第33-38页
        4.2.1 粒子群算法第33-35页
        4.2.2 蚁群算法第35-38页
    4.3 应急物流配送路径优化模型的群智能混合算法设计第38-45页
        4.3.1 粒子群算法和蚁群算法的特点第38-40页
        4.3.2 粒子群与蚁群混合算法设计第40-42页
        4.3.3 混合算法MATLAB实现第42-45页
    4.4 本章小结第45-46页
5.宁强地震灾区城乡应急物流配送路径优化第46-62页
    5.1 宁强县灾区概况及相关数据来源第46-49页
        5.1.1 灾区概况第46-47页
        5.1.2 应急物流配送相关数据来源第47-49页
    5.2 宁强灾区应急物流配送路径优化模型第49-54页
        5.2.1 宁强灾区应急物流配送路径网络模型第49-50页
        5.2.2 路径当量长度计算第50-52页
        5.2.3 应急物流配送路径模型第52-54页
    5.3 基于MATLAB平台求解最优配送路径第54-61页
        5.3.1 粒子群与蚁群混合算法求解宁强灾区最优应急物资配送路径第54-56页
        5.3.2 蚁群算法求解宁强灾区最优应急物资配送路径第56-58页
        5.3.3 粒子群算法求解宁强灾区最优应急物资配送路径第58-60页
        5.3.4 对比三种算法的搜索结果第60-61页
    5.4 本章小结第61-62页
6.结论和展望第62-64页
    6.1 结论第62-63页
    6.2 展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-74页
硕士研究生学习阶段发表论文第74页

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