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不确定信息车辆路径问题及其算法研究

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

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