| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| ·选题灵感与研究意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状及存在的问题 | 第13-15页 |
| ·研究现状 | 第13-14页 |
| ·存在的问题 | 第14-15页 |
| ·本文的研究内容及取得的成果 | 第15-17页 |
| ·研究内容 | 第15-16页 |
| ·研究创新点 | 第16-17页 |
| ·本文研究思路和方法 | 第17页 |
| ·论文总体框架 | 第17-20页 |
| 第二章 相关理论与技术分析 | 第20-34页 |
| ·车辆路径问题国内外研究概况 | 第20-23页 |
| ·车辆路径问题的定义 | 第20页 |
| ·车辆路径问题的分类 | 第20-23页 |
| ·蚂蚁算法 | 第23-28页 |
| ·蚂蚁算法的简介 | 第23-24页 |
| ·几种最著名蚂蚁算法的介绍与比较 | 第24-26页 |
| ·蚂蚁算法求解车辆路径优化问题的创新概述 | 第26-28页 |
| ·内燃机工作原理及影响车辆油耗因素 | 第28-30页 |
| ·道路类型与速度对内燃机油耗的影响 | 第29页 |
| ·道路坡度对内燃机油耗的影响 | 第29-30页 |
| ·载重量对百公里油耗的影响 | 第30页 |
| ·技术分析 | 第30页 |
| ·其余相关理论简介 | 第30-34页 |
| ·绿色物流 | 第30-31页 |
| ·遍邻域搜索改进蚂蚁算法结果 | 第31-34页 |
| 第三章 只有送货的最小燃油目标 CVRP 模型及其算法研究 | 第34-60页 |
| ·问题描述及数学建模 | 第34-37页 |
| ·问题描述与分析 | 第34-35页 |
| ·符号 | 第35-36页 |
| ·数学建模 | 第36-37页 |
| ·蚁群算法设计 | 第37-41页 |
| ·启发式因子的构造 | 第37-38页 |
| ·状态转移概率选择规则 | 第38-39页 |
| ·信息素更新规则 | 第39-41页 |
| ·算法的实现步骤 | 第41-44页 |
| ·算法的参数设置 | 第44-50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-60页 |
| ·货物重量对于结果的影响 | 第51-52页 |
| ·车辆最大载重对于结果的影响 | 第52-56页 |
| ·路面类型对结果的影响 | 第56-57页 |
| ·道路坡度对结果的影响 | 第57页 |
| ·叠加上货物重量与路面类型、道路坡度因子后对于结果的影响 | 第57-58页 |
| ·在 60 点规模与 90 点规模下，新算法的提升比例 | 第58-60页 |
| 第四章 具有同时取货送货的 VRPSPD 的燃油最小化问题 | 第60-67页 |
| ·问题描述及数学建模 | 第60-62页 |
| ·问题描述 | 第60-61页 |
| ·符号 | 第61页 |
| ·数学建模 | 第61-62页 |
| ·算法设计 | 第62-65页 |
| ·启发式因子的构造 | 第62-64页 |
| ·车辆回程约束条件 | 第64-65页 |
| ·参数设置 | 第65页 |
| ·实验结果及分析 | 第65-67页 |
| 第五章 结论与展望 | 第67-69页 |
| ·结论 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第73页 |
