遗传算法在物流配送路径规划问题中的应用
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·物流配送的概念及其意义 | 第7-8页 |
| ·问题的提出 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·总结 | 第10-11页 |
| 2 车辆路径问题 | 第11-17页 |
| ·简单车辆路径问题及其各种变形 | 第11-14页 |
| ·带时间窗的车辆路径问题 | 第14-17页 |
| 3 车辆路径问题的求解方法 | 第17-34页 |
| ·求解车辆路径问题的方法 | 第17-21页 |
| ·精确算法 | 第17-18页 |
| ·启发式算法 | 第18-21页 |
| ·带时间窗的车辆路径问题的求解方法 | 第21-22页 |
| ·遗传算法 | 第22-31页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第23页 |
| ·遗传算法的特点 | 第23-24页 |
| ·遗传算法的基本实施步骤 | 第24-29页 |
| ·实例分析 | 第29页 |
| ·传算法中选择各种算子的理论基础 | 第29-31页 |
| ·遗传算法在VRPTW中的应用研究现状 | 第31-34页 |
| 4 车辆路径问题的数学模型 | 第34-39页 |
| ·问题描述 | 第34页 |
| ·车辆路径问题的模型分析 | 第34-37页 |
| ·简单VRP模型 | 第34-35页 |
| ·带时间窗VRP模型 | 第35-37页 |
| ·一般VRP问题的遗传算法设计 | 第37-39页 |
| ·编码设计 | 第37页 |
| ·适应度函数 | 第37-38页 |
| ·初始群体 | 第38页 |
| ·遗传算子 | 第38页 |
| ·控制参数和算法的终止条件 | 第38-39页 |
| 5 改进的遗传算法在车辆路径问题中的应用 | 第39-46页 |
| ·求解时间窗VRP算法设计 | 第39-42页 |
| ·优先关系的确定 | 第39页 |
| ·构造染色体,产生初始群体 | 第39-40页 |
| ·适应度评估 | 第40页 |
| ·遗传算子设计 | 第40-42页 |
| ·算法步骤 | 第42页 |
| ·应用实例及结果分析 | 第42-46页 |
| ·试验数据 | 第42-43页 |
| ·结果分析 | 第43-46页 |
| 6 总结与展望 | 第46-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录A | 第51-53页 |
