| 目录 | 第1-9页 |
| 中文摘要 | 第9-10页 |
| 英文摘要 | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-29页 |
| 1． 1 现代物流产业中的车辆路径调度问题 | 第12-14页 |
| 1． 1． 1 现代物流产业在经济发展中的地位和作用 | 第12-13页 |
| 1． 1． 2 现代物流中的车辆路径调度问题 | 第13-14页 |
| 1． 2 旅行商问题（TSP） | 第14-19页 |
| 1． 2． 1 TSP问题的描述 | 第14-15页 |
| 1． 2． 2 TSP扩展问题 | 第15-19页 |
| 1． 2． 2． 1 重复路径问题 | 第16-17页 |
| 1． 2． 2． 2 时间窗问题 | 第17-18页 |
| 1． 2． 2． 3 多旅行商问题 | 第18-19页 |
| 1． 3 车辆路径调度问题（VRP） | 第19-20页 |
| 1． 3． 1 VRP简介 | 第19页 |
| 1． 3． 2 VRP分类 | 第19-20页 |
| 1． 4 常用优化算法 | 第20-27页 |
| 1． 4． 1 禁忌搜索算法 | 第21-23页 |
| 1． 4． 2 遗传算法 | 第23-25页 |
| 1． 4． 3 人工神经网络 | 第25-27页 |
| 1． 5 本文要研究的问题 | 第27-28页 |
| 1． 6 全文概貌 | 第28-29页 |
| 第二章 非遍历VRP和结构化求解方法 | 第29-37页 |
| 2． 1 问题的提出 | 第29-32页 |
| 2． 1． 1 问题由来 | 第29-31页 |
| 2． 1． 2 问题描述 | 第31-32页 |
| 2． 2 结构化求解方法 | 第32-34页 |
| 2． 3 非遍历VRP对算法的要求 | 第34-36页 |
| 2． 4 结束语 | 第36-37页 |
| 第三章 人工蚁群算法 | 第37-47页 |
| 3． 1 基本原理 | 第37-38页 |
| 3． 2 算法描述 | 第38-40页 |
| 3． 3 算法实现和评价 | 第40-41页 |
| 3． 4 仿真计算 | 第41-46页 |
| 3． 4． 1 计算条件 | 第41-43页 |
| 3． 4． 2 解的结构 | 第43页 |
| 3． 4． 3 计算过程与结果 | 第43-46页 |
| 3． 4． 4 结果分析 | 第46页 |
| 3． 5 结束语 | 第46-47页 |
| 第四章 聪明蚁群算法 | 第47-58页 |
| 4． 1 基本原理 | 第47-49页 |
| 4． 2 算法描述 | 第49-52页 |
| 4． 3 算法实现 | 第52-53页 |
| 4． 4 仿真计算 | 第53-54页 |
| 4． 4． 1 计算过程与结果 | 第53-54页 |
| 4． 4． 2 结果分析 | 第54页 |
| 4． 5 参数分析 | 第54-57页 |
| 4． 5． 1 蚂蚁数目 | 第54-55页 |
| 4． 5． 2 路径选择参数 | 第55-56页 |
| 4． 5． 3 路径信息量参数 | 第56-57页 |
| 4． 6 结束语 | 第57-58页 |
| 第五章 非遍历MVPP | 第58-65页 |
| 5． 1 问题描述 | 第58-59页 |
| 5． 2 算法描述和实现 | 第59-62页 |
| 5． 3 仿真计算 | 第62-64页 |
| 5． 4 结束语 | 第64-65页 |
| 第六章 结束语 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 作者攻读硕士学位期间完成的论文 | 第72页 |