遗传算法在物流配送车辆优化调度中的研究及应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题研究背景与实际意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状及分析 | 第9-11页 |
| ·论文的主要工作内容及成果 | 第11-15页 |
| ·研究预期目标及研究方法 | 第11-13页 |
| ·可行性与创新性 | 第13-15页 |
| 第二章 物流配送车辆优化调度问题综述 | 第15-24页 |
| ·物流配送车辆优化调度问题 | 第15-18页 |
| ·物流配送车辆优化调度问题的概述 | 第15-16页 |
| ·物流配送车辆调度问题的提出 | 第16-18页 |
| ·常用的两类VSP的数学描述 | 第18-23页 |
| ·集货或送货非满载车辆的优化调度模型 | 第19-21页 |
| ·集货和送货一体化非满载车辆的优化调度模型 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 基于遗传算法的配送路径优化 | 第24-41页 |
| ·物流配送路径优化问题描述 | 第24页 |
| ·配送路径优化数学模型的建立 | 第24-25页 |
| ·路径优化方法的选择 | 第25-26页 |
| ·遗传算法理论 | 第26-36页 |
| ·遗传算法的起源与发展 | 第26-28页 |
| ·遗传算法的工作机理及其特点 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的应用过程 | 第29-30页 |
| ·基本遗传算法的数学模型 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的基本思想和流程 | 第31-33页 |
| ·遗传算子 | 第33-35页 |
| ·遗传算法的运行参数选择 | 第35-36页 |
| ·仿真实例及结果分析 | 第36-40页 |
| ·仿真实例 | 第36-37页 |
| ·仿真结果 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 物流配送车辆优化调度遗传算法 | 第41-65页 |
| ·旅行商问题的遗传算法 | 第41-57页 |
| ·旅行商问题的概述 | 第41页 |
| ·TSP的数学模型 | 第41-42页 |
| ·多重旅行商问题 | 第42-53页 |
| ·有时间窗约束的旅行商问题 | 第53-57页 |
| ·一般车辆优化调度问题的遗传算法 | 第57-61页 |
| ·遗传算法设计 | 第57-60页 |
| ·实验分析 | 第60-61页 |
| ·时间窗车辆优化调度问题的遗传算法 | 第61-64页 |
| ·算法设计 | 第61-62页 |
| ·算法步骤 | 第62页 |
| ·模拟分析 | 第62-64页 |
| ·本章小结 | 第64-65页 |
| 第五章 物流配送车辆优化调度算法的计算机实现 | 第65-73页 |
| ·系统基础数据 | 第65-70页 |
| ·系统基础数据内容 | 第65-66页 |
| ·系统主要基础数据结构 | 第66-68页 |
| ·系统基本数据管理流程图 | 第68页 |
| ·系统业务流程图 | 第68-69页 |
| ·系统工作流程 | 第69-70页 |
| ·系统应用与分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-73页 |
| 结论 | 第73-75页 |
| ·本人研究工作总结 | 第73-74页 |
| ·进一步研究的方向 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-77页 |
