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 |