蚁群算法在车辆路径选择中的研究与应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·选题背景与意义 | 第10-11页 |
| ·物流行业现存问题 | 第11-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·论文结构 | 第13-14页 |
| 第2章 车辆路径问题 | 第14-23页 |
| ·经典模型CVRP | 第14-16页 |
| ·VRP分类 | 第16-19页 |
| ·VRP问题的解决方法 | 第19-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第3章 蚁群算法 | 第23-39页 |
| ·基本蚁群算法原理 | 第23-30页 |
| ·蚁群行为 | 第23-25页 |
| ·蚁群算法的机制原理 | 第25-26页 |
| ·模型 | 第26-29页 |
| ·执行步骤 | 第29-30页 |
| ·算法分析 | 第30-32页 |
| ·参数分析 | 第32-34页 |
| ·蚂蚁数目m | 第32-33页 |
| ·信息启发式因子α | 第33页 |
| ·期望启发式因子β | 第33页 |
| ·信息素挥发系数ρ | 第33-34页 |
| ·信息素强度系数Q | 第34页 |
| ·算法优缺点 | 第34-36页 |
| ·几种典型的优化 | 第36-39页 |
| 第4章 改进的蚁群算法在物流的应用 | 第39-59页 |
| ·遗传算法原理 | 第39-43页 |
| ·构成要素 | 第39-42页 |
| ·基本步骤 | 第42-43页 |
| ·主要特点 | 第43页 |
| ·算法改进 | 第43-45页 |
| ·信息素更新原则 | 第43-44页 |
| ·信息素最大最小的限定与初始化 | 第44页 |
| ·ACS中的q_0设置 | 第44页 |
| ·信息素残留因子的设定 | 第44-45页 |
| ·物流系统的车辆路径生成器 | 第45-58页 |
| ·模型建立 | 第45-47页 |
| ·遗传算子的具体实现 | 第47-49页 |
| ·流程图 | 第49-50页 |
| ·模块介绍 | 第50-51页 |
| ·实例分析 | 第51-57页 |
| ·结果分析 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 算法实际应用 | 第59-63页 |
| ·产品腐败限制条件 | 第59-60页 |
| ·实例验证 | 第60-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
