| 中文摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 1. 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 引言 | 第10页 |
| 1.2 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.3 物流配送的概念 | 第11-12页 |
| 1.4 物流配送的作用 | 第12-13页 |
| 1.5 车辆路径问题研究现状及意义 | 第13-14页 |
| 1.6 本文研究的内容 | 第14-15页 |
| 1.7 本文的组织结构 | 第15页 |
| 1.8 本章小结 | 第15-16页 |
| 2. 车辆路径优化问题算法分类 | 第16-23页 |
| 2.1 精确式算法 | 第16-17页 |
| 2.2 启发式算法 | 第17-19页 |
| 2.2.1 启发式算法的分类 | 第18页 |
| 2.2.2 节约里程算法 | 第18-19页 |
| 2.3 智能算法 | 第19-21页 |
| 2.3.1 蚁群算法 | 第19-20页 |
| 2.3.2 模拟退火算法 | 第20页 |
| 2.3.3 粒子群算法 | 第20页 |
| 2.3.4 遗传算法 | 第20-21页 |
| 2.3.5 神经网络算法 | 第21页 |
| 2.4 算法的优缺点 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 3. 蚁群算法 | 第23-28页 |
| 3.1 蚁群算法的发展与应用 | 第23页 |
| 3.2 蚁群算法的基本原理 | 第23-24页 |
| 3.3 蚁群算法的求解 | 第24-27页 |
| 3.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 4. 车辆路径优化问题 | 第28-41页 |
| 4.1 TSP问题 | 第28-35页 |
| 4.1.1 TSP问题的描述 | 第28页 |
| 4.1.2 TSP问题的数学模型 | 第28-29页 |
| 4.1.3 蚁群算法求解TSP问题 | 第29-30页 |
| 4.1.4 Matlab仿真TSP问题 | 第30-35页 |
| 4.2 车辆路径优化问题 | 第35-37页 |
| 4.2.1 车辆路径优化问题的数学描述 | 第35-36页 |
| 4.2.2 车辆路径优化问题的图描述 | 第36-37页 |
| 4.3 车辆路径优化问题的分类 | 第37-38页 |
| 4.4 车辆路径优化问题目标函数 | 第38-39页 |
| 4.5 车辆路径优化问题与TSP问题的区别 | 第39-40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 5. 改进的蚁群算法求解具有拼车的车辆路径优化问题 | 第41-51页 |
| 5.1 问题的提出 | 第41页 |
| 5.2 车辆路径优化问题的数学模型 | 第41-42页 |
| 5.3 具有拼车的车辆路径优化问题的数学模型 | 第42-44页 |
| 5.4 改进的蚁群算法求解具有拼车的车辆路径优化问题 | 第44-50页 |
| 5.4.1 蚁群算法的基本模型 | 第44页 |
| 5.4.2 蚁群算法的改进 | 第44-46页 |
| 5.4.3 改进的蚁群算法求解具有拼车的车辆路径优化问题 | 第46-47页 |
| 5.4.4 实验仿真 | 第47-50页 |
| 5.5 本章小结 | 第50-51页 |
| 6. 结论 | 第51-52页 |
| 7. 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58-59页 |
