基于混合禁忌分布估计算法的车辆路径问题的研究
| 中文摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 1. 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-13页 |
| ·车辆路径问题问题的研究现状 | 第10-12页 |
| ·分布估计算法的研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作与组织结构 | 第13-15页 |
| 2. 车辆路径问题的研究 | 第15-24页 |
| ·车辆路径问题的概述 | 第15-18页 |
| ·车辆路径问题的一般描述 | 第15-16页 |
| ·车辆路径问题的组成因素 | 第16-17页 |
| ·车辆路径问题的分类 | 第17-18页 |
| ·带容量限制的车辆路径问题 | 第18-20页 |
| ·带时间窗的车辆路径问题 | 第20-21页 |
| ·车辆路径问题的算法概述 | 第21-24页 |
| 3.分布估计算法 | 第24-32页 |
| ·分布估计算法概述 | 第24-25页 |
| ·分布估计算法实例 | 第25-28页 |
| ·分布估计算法分类 | 第28-32页 |
| ·变量无关的分布估计算法 | 第28-29页 |
| ·双变量相关的分布估计算法 | 第29-30页 |
| ·多变量分布估计算法 | 第30-31页 |
| ·连续分布估计算法 | 第31-32页 |
| 4. 混合禁忌分布估计算法求解VRP问题 | 第32-42页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第32-34页 |
| ·禁忌搜索算法的工作原理和实现步骤 | 第32-34页 |
| ·禁忌搜索算法在解决车辆路径问题的应用 | 第34页 |
| ·混合禁忌分布估计算法解决VRP | 第34-36页 |
| ·产生初始种群 | 第34-35页 |
| ·计算适应值选择优势种群 | 第35页 |
| ·概率模型的构建 | 第35-36页 |
| ·禁忌搜索算法产生新种群 | 第36页 |
| ·更新概率模型 | 第36页 |
| ·邻域搜索策略 | 第36-39页 |
| ·利用启发式算法构造初始解 | 第36-37页 |
| ·邻域搜索模块 | 第37-39页 |
| ·全局搜索策略 | 第39-40页 |
| ·精英保留策略 | 第39页 |
| ·限定操作 | 第39-40页 |
| ·混合禁忌分布估计算法 | 第40-42页 |
| 5. 实验与仿真 | 第42-51页 |
| ·CVRP问题的实验与仿真 | 第42-46页 |
| ·VRPTW问题的实验与仿真 | 第46-51页 |
| 6. 总结与展望 | 第51-54页 |
| ·本文工作总结 | 第51-52页 |
| ·展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-56页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 作者简介 | 第58-59页 |
