| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要工作及安排 | 第13-14页 |
| 第2章 车辆路径问题模型与多目标进化算法 | 第14-24页 |
| 2.1 车辆路径问题数学优化模型 | 第15-16页 |
| 2.2 多目标优化的基本概念 | 第16-20页 |
| 2.2.1 Pareto最优解 | 第16-17页 |
| 2.2.2 Pareto最优边界 | 第17-18页 |
| 2.2.3 凸优化问题与凹优化问题 | 第18-19页 |
| 2.2.4 个体之间的支配关系 | 第19页 |
| 2.2.5 多目标进化算法 | 第19-20页 |
| 2.3 NSGA-Ⅱ多目标优化算法 | 第20-24页 |
| 第3章 基于KNEEPOINT的多目标决策算法研究 | 第24-39页 |
| 3.1 KNEEPOINT的研究背景与意义 | 第24-25页 |
| 3.2 基于KNEEPOINT的决策算法研究 | 第25-30页 |
| 3.2.1 实验测试函数介绍 | 第26-27页 |
| 3.2.2 几种决策算法的实验对比 | 第27-30页 |
| 3.3 基于最小值点的决策点选择 | 第30-33页 |
| 3.3.1 Pareto最优边界的标准化处理 | 第31-32页 |
| 3.3.2 选择理想的目标函数最小值点 | 第32-33页 |
| 3.4 实验结果 | 第33-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 改进多目标优化算法解决车辆路径规划问题 | 第39-50页 |
| 4.1 多目标优化解决车辆路径问题 | 第39页 |
| 4.2 车辆路径问题遗传算法模型 | 第39-44页 |
| 4.2.1 问题编码 | 第39-41页 |
| 4.2.2 构造非支配解集 | 第41-42页 |
| 4.2.3 交叉与变异算子 | 第42-43页 |
| 4.2.4选择近似最优解 | 第43-44页 |
| 4.3 求解VRP的多目标决策算法流程 | 第44-45页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第45-49页 |
| 4.4.1 双目标车辆路径问题 | 第45-46页 |
| 4.4.2 三目标车辆路径问题 | 第46-48页 |
| 4.4.3 三目标车辆路径问题与双目标车辆路径问题对比 | 第48-49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 结论与展望 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 详细摘要 | 第56-60页 |