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基于K-Means++和遗传算法的提货车辆路径研究

摘要第5-6页
Abstract第6页
第1章 引言第9-16页
    1.1 研究背景第9-10页
    1.2 研究目的与意义第10-11页
    1.3 国内外研究现状第11-13页
        1.3.1 国外研究现状第11-12页
        1.3.2 国内研究现状第12-13页
    1.4 主要内容与结构安排第13页
    1.5 主要方法及全文框架第13-15页
        1.5.1 全文框架第13-15页
        1.5.2 研究方法第15页
    1.6 主要创新点及难点第15-16页
第2章 车辆路径相关理论及文献综述第16-26页
    2.1 车辆路径基本理论第16-22页
        2.1.1 车辆路径问题描述第16-17页
        2.1.2 车辆路径问题的分类第17-18页
        2.1.3 车辆路径问题的算法综述及应用第18-22页
    2.2 K-Means++理论基础第22-23页
        2.2.1 K-Means++的运算过程第22-23页
        2.2.2 K-Means++在车辆路径问题上的应用第23页
    2.3 遗传算法基本理论第23-25页
        2.3.1 遗传算法基本特征第23-24页
        2.3.2 遗传算法运算过程第24-25页
    2.4 本章小结第25-26页
第3章 提货车辆路径模型建立第26-35页
    3.1 问题描述第26-27页
    3.2 基本假设第27页
    3.3 参数及函数说明第27-29页
    3.4 模型建立第29-31页
    3.5 模型验证第31-34页
    3.6 本章小结第34-35页
第4章 两段式的车辆路径算法设计第35-50页
    4.1 K-Means++聚类设计第35-37页
        4.1.1 K-Means和K-Means++的选择第35-36页
        4.1.2 K-Means++的聚类设计第36-37页
    4.2 遗传算法设计第37-42页
        4.2.1 染色体编码第38页
        4.2.2 初始种群第38页
        4.2.3 适应度函数第38-39页
        4.2.4 选择算子第39-40页
        4.2.5 交叉算子第40-41页
        4.2.6 变异算子第41-42页
        4.2.7 算法终止规则第42页
    4.3 以A公司数据进行实证分析第42-49页
        4.3.1 A公司在车辆路径安排现状第42-43页
        4.3.2 A公司路径问题描述第43-44页
        4.3.3 两段式算法路径结果第44-46页
        4.3.4 实际结果对比及数据分析第46-49页
    4.4 本章小结第49-50页
第五章 结论及展望第50-52页
    5.1 结论第50页
    5.2 展望第50-52页
参考文献第52-55页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第55-56页
致谢第56-57页

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