基于蚁群算法的车辆路径规划问题求解研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 车辆动态路径规划问题简述 | 第15-28页 |
| 2.1 车辆路径问题 | 第15-16页 |
| 2.2 车辆路径问题中的约束条件 | 第16页 |
| 2.3 车辆路径问题的类型 | 第16-22页 |
| 2.3.1 运力限制的车辆路径问题 | 第16-18页 |
| 2.3.2 客户可分的车辆路径问题 | 第18-20页 |
| 2.3.3 带时间窗的客户可分车辆路径问题 | 第20-22页 |
| 2.4 车辆路径问题解决算法综述 | 第22-28页 |
| 2.4.1 精确算法 | 第22页 |
| 2.4.2 启发式算法 | 第22-28页 |
| 第3章 基本蚁群算法及定义 | 第28-35页 |
| 3.1 蚁群算法发展历史 | 第28-29页 |
| 3.2 蚁群算法的生物模型 | 第29-30页 |
| 3.3 蚁群算法的数学模型 | 第30-34页 |
| 3.4 最大最小蚁群算法（MMAS） | 第34-35页 |
| 第4章 对最大最小蚁群算法的改进及实验分析 | 第35-40页 |
| 4.1 对最大最小蚁群算法的改进 | 第35-36页 |
| 4.2 实验结果 | 第36-40页 |
| 第5章 总结与展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-44页 |
| 作者简介 | 第44-45页 |
| 致谢 | 第45页 |
