摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-15页 |
第一章 绪论 | 第15-19页 |
·选题背景和研究意义 | 第15-16页 |
·研究方法和思路 | 第16-17页 |
·主要研究内容 | 第17-19页 |
第二章 不确定信息车辆路径问题概述 | 第19-30页 |
·车辆路径问题 | 第19-23页 |
·车辆路径问题的定义 | 第19-20页 |
·VRP 的分类 | 第20页 |
·VRP 的模型 | 第20-21页 |
·VRP 的求解算法 | 第21-23页 |
·不确定信息车辆路径问题 | 第23-29页 |
·不车辆路径问题的特征及定义 | 第24页 |
·不确定信息车辆路径问题研究综述 | 第24-29页 |
·小结 | 第29-30页 |
第三章 求解车辆路径问题的各类启发式算法 | 第30-71页 |
·引言 | 第30页 |
·20 世纪70~90 年代产生的智能算法 | 第30-39页 |
·模拟固体退火过程——模拟退火算法 | 第30-32页 |
·模拟人类记忆功能——禁忌搜索算法 | 第32-34页 |
·仿生算法Ⅰ——模拟基因进化过程——遗传算法 | 第34-37页 |
·仿生算法Ⅱ——模拟人脑神经元网络——神经网络 | 第37-39页 |
·20 世纪90 年代后产生的智能算法 | 第39-70页 |
·分布估计算法 | 第39-46页 |
·群智能算法Ⅰ——模拟生物系统——蚁群算法 | 第46-63页 |
·群智能算法Ⅱ——模拟简单社会系统——粒子群算法 | 第63-70页 |
·小结 | 第70-71页 |
第四章 非实时UIVRP I——随机车辆路径问题 | 第71-81页 |
·引言 | 第71页 |
·随机需求车辆路径问题 | 第71-75页 |
·随机需求车辆路径问题的描述与模型构建 | 第71-73页 |
·试验分析 | 第73-75页 |
·VRPSDP 问题 | 第75-80页 |
·VRPSDP 问题的描述与模型构建 | 第75-77页 |
·求解VRPSDP 的自感应蚁群算法 | 第77-78页 |
·试验分析 | 第78-80页 |
·小结 | 第80-81页 |
第五章 非实时UIVRPⅡ——模糊车辆路径问题 | 第81-88页 |
·引言 | 第81页 |
·FVRP 问题的描述与模型构建 | 第81-86页 |
·车辆模糊行驶时间 | 第81-82页 |
·顾客模糊预约时间 | 第82-84页 |
·两类FVRP 模型的描述 | 第84-86页 |
·试验分析 | 第86-87页 |
·小结 | 第87-88页 |
第六章 实时UIVRP I——动态修理员问题 | 第88-106页 |
·引言 | 第88页 |
·DTRP 的体系结构 | 第88-90页 |
·DTRP 的信息传动原理 | 第88-89页 |
·GPS 车辆导航系统 | 第89页 |
·服务中心线路基础信息系统 | 第89-90页 |
·服务中心线路优化计算系统 | 第90页 |
·动态度与动态强度 | 第90-91页 |
·动态信息数据的生成 | 第91-94页 |
·动态顾客的生成 | 第91页 |
·顾客的地理位置 | 第91-93页 |
·旅行时间 | 第93页 |
·现场服务时间 | 第93-94页 |
·仿真试验 | 第94-105页 |
·小结 | 第105-106页 |
第七章 实时UIVRPⅡ——有时间窗动态车辆路径问题 | 第106-116页 |
·引言 | 第106页 |
·DVRPTW 的描述 | 第106-108页 |
·DVRPTW 的工作原理 | 第106-108页 |
·对新信息的接受与拒绝 | 第108页 |
·动态顾客生成的新模型 | 第108-109页 |
·DVRPTW 的优化算法 | 第109-110页 |
·MACO 的信息素残留机制 | 第109-110页 |
·MACO 分段计算的启用规则 | 第110页 |
·其他变量说明 | 第110页 |
·随机试验及分析 | 第110-115页 |
·测试问题1——不同动态强度下DVRPTW 测试 | 第111-112页 |
·测试问题2——动态强度连续变化时2 种不同模式下的DVRPTW | 第112-114页 |
·带有补偿机制的DVRPTW 费用模型 | 第114-115页 |
·小结 | 第115-116页 |
第八章 结论与展望 | 第116-120页 |
参考文献 | 第120-136页 |
致谢 | 第136-137页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第137-138页 |