基于混合进化算法的车辆路径优化问题的研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-22页 |
| ·课题背景 | 第14-15页 |
| ·研究目的和意义 | 第15-16页 |
| ·进化算法与路径优化的研究现状 | 第16-20页 |
| ·进化算法 | 第16-18页 |
| ·路径优化问题的研究 | 第18-19页 |
| ·物流发展的现状 | 第19-20页 |
| ·进化算法在物流车辆路径优化问题中的应用研究 | 第20页 |
| ·主要研究内容与工作 | 第20-21页 |
| ·本文结构 | 第21-22页 |
| 第2章 进化算法与路径优化 | 第22-31页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·进化算法概述 | 第22-25页 |
| ·经典遗传算法 | 第22-24页 |
| ·免疫算法 | 第24-25页 |
| ·蚁群算法 | 第25页 |
| ·遗传算法的改进策略 | 第25-27页 |
| ·结合其他算法的改进 | 第26页 |
| ·模拟自然现象的改进 | 第26-27页 |
| ·修改内部元素的改进 | 第27页 |
| ·路径优化概述 | 第27-30页 |
| ·车辆路径优化问题 | 第27页 |
| ·Pareto最优理论 | 第27-29页 |
| ·地理信息系统(GIS) | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 混合进化算法的研究 | 第31-38页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·解向量的染色体结构 | 第31页 |
| ·混合进化算法的基本思想 | 第31-36页 |
| ·蚁群信息素路径选择策略 | 第32页 |
| ·初始种群优化策略 | 第32-34页 |
| ·自适应免疫交叉算子策略 | 第34-35页 |
| ·免疫记忆库策略 | 第35页 |
| ·局部搜索策略 | 第35-36页 |
| ·混合进化算法的描述 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于混合进化算法的车辆路径优化 | 第38-55页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·车辆路径问题数学模型 | 第38-39页 |
| ·算法仿真实验 | 第39-47页 |
| ·小规模客户仿真 | 第39-41页 |
| ·中等规模客户仿真 | 第41-43页 |
| ·模拟电子地图仿真 | 第43-46页 |
| ·实验结果分析 | 第46-47页 |
| ·智能物流配送系统的设计 | 第47-53页 |
| ·总体方案 | 第47页 |
| ·功能设计 | 第47-50页 |
| ·系统数据库设计 | 第50-52页 |
| ·物流配送模块 | 第52-53页 |
| ·系统运行结果分析 | 第53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
