摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-12页 |
第一章 绪论 | 第12-16页 |
·选题背景与研究意义 | 第12-13页 |
·本文的主要研究内容与结构安排 | 第13-16页 |
·本文的研究内容 | 第13-14页 |
·论文的结构安排 | 第14-16页 |
第二章 带时间窗车辆路径问题研究现状 | 第16-36页 |
·车辆路径问题概述 | 第16-24页 |
·车辆路径问题的一般描述与特征 | 第16-20页 |
·车辆路径问题的主要类型 | 第20-24页 |
·带时间窗车辆路径问题的一般描述与数学模型 | 第24-26页 |
·带时间窗车辆路径问题的分类及其常用求解算法 | 第26-33页 |
·带时间窗车辆路径问题的分类 | 第26-28页 |
·带时间窗车辆路径问题的常用求解算法 | 第28-33页 |
·国内带时间窗车辆路径问题研究综述 | 第33页 |
·带时间窗车辆路径问题研究的发展动态 | 第33-34页 |
·带时间窗车辆路径问题的测试算例 | 第34-36页 |
第三章 求解VRPTW的插入检测法研究 | 第36-47页 |
·问题的提出 | 第36-37页 |
·插入检测法的概述 | 第37-38页 |
·前推值插入检测法 | 第38-41页 |
·前推值的概念及前推插入定理 | 第38-40页 |
·前推值插入检测法的计算复杂度分析 | 第40-41页 |
·时差插入检测法 | 第41-44页 |
·时差的定义 | 第41-42页 |
·时差插入检测定理 | 第42-43页 |
·时差插入检测法的算法框架 | 第43-44页 |
·时差插入检测法的计算复杂度 | 第44页 |
·测试与比较分析 | 第44-45页 |
·小结 | 第45-47页 |
第四章 求解VRPTW的插入启发式算法研究 | 第47-60页 |
·问题的提出 | 第47页 |
·求解VRPTW插入启发式算法的研究意义与研究现状 | 第47-48页 |
·经典插入启发式算法 | 第48-51页 |
·Solomon的插入启发式算法 | 第48-50页 |
·并行插入启发式算法 | 第50页 |
·基于预见性贪婪规则的插入启发式算法 | 第50-51页 |
·时差插入启发式算法 | 第51-52页 |
·算法测试 | 第52-58页 |
·参数测试 | 第52-56页 |
·比较测试 | 第56-58页 |
·小结 | 第58-60页 |
第五章 带时间窗取送货问题研究 | 第60-80页 |
·带时间窗取送货问题概述及其研究现状 | 第60-62页 |
·带时间窗取送货问题概述 | 第60-61页 |
·带时间窗取送货问题的研究现状 | 第61-62页 |
·带时间窗取送货问题的数学模型 | 第62-64页 |
·求解带时间窗取送货问题的基本遗传算法 | 第64-68页 |
·求解VRP的基本遗传算法 | 第64-66页 |
·求解带时间窗取送货问题的基本遗传算法 | 第66-68页 |
·求解带时间窗取送货问题的非代际遗传算法 | 第68-76页 |
·算法的基本架构 | 第68-69页 |
·算法的编码 | 第69页 |
·适应度函数及多目标求解的处理 | 第69-70页 |
·初始解的生成及插入算子 | 第70-71页 |
·交叉算子 | 第71-74页 |
·变异算子 | 第74-75页 |
·算法的终止条件 | 第75-76页 |
·测试及比较分析 | 第76-78页 |
·小结 | 第78-80页 |
第六章 带工作时间与时间窗的开放式车辆路径问题及其克隆选择算法研究 | 第80-96页 |
·引言 | 第80-81页 |
·问题描述与数学模型 | 第81-83页 |
·人工免疫克隆选择算法相关理论 | 第83-88页 |
·人工免疫相关理论 | 第83-86页 |
·克隆选择算法 | 第86-88页 |
·求解VRP的基本克隆选择算法 | 第88-90页 |
·算法的基本框架 | 第88页 |
·抗体的编码方式 | 第88-89页 |
·亲和力的定义 | 第89页 |
·克隆选择 | 第89页 |
·变异算子 | 第89-90页 |
·算法结束条件 | 第90页 |
·抗体抑制 | 第90页 |
·求解OVRPTWWT的克隆选择算法 | 第90-93页 |
·人工免疫克隆选择算法的总体框架 | 第91-92页 |
·克隆选择过程 | 第92页 |
·变异算子 | 第92-93页 |
·抗体多样性保持策略 | 第93页 |
·算例测试 | 第93-94页 |
·小结 | 第94-96页 |
第七章 结论与展望 | 第96-98页 |
·结论 | 第96-97页 |
·展望 | 第97-98页 |
参考文献 | 第98-110页 |
致谢 | 第110-111页 |
攻读学位期间主要的研究成果 | 第111页 |