| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.1.2 问题的提出 | 第12-13页 |
| 1.1.3 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第13-17页 |
| 1.2.1 外军军事后勤运输发展现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 我军后勤运输发展现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 | 第16-17页 |
| 1.3 论文研究内容和创新点 | 第17-18页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.2 创新点 | 第18页 |
| 1.4 论文研究方法 | 第18-19页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第19-21页 |
| 第2章 相关理论与知识概述 | 第21-33页 |
| 2.1 物流和军事物流的概念与组成 | 第21-23页 |
| 2.1.1 物流和军事物流的主要概念 | 第21-22页 |
| 2.1.2 军事物流运输和配送的组成 | 第22-23页 |
| 2.1.3 军事后勤物流的地位和作用 | 第23页 |
| 2.2 某区域后勤运输制约概述 | 第23-26页 |
| 2.2.1 后勤运输的制约因素 | 第23-25页 |
| 2.2.2 缓解制约的解决思路 | 第25-26页 |
| 2.3 特殊情况下军事物流运输 | 第26-29页 |
| 2.3.1 跨区域机动下的军事物流运输 | 第26-27页 |
| 2.3.2 应急救灾行动中的军事物流运输 | 第27-28页 |
| 2.3.3 战时军事物流运输 | 第28-29页 |
| 2.3.4 风险约束下的军事物流运输方案 | 第29页 |
| 2.4 优化运输路径的相关问题与解决方法 | 第29-33页 |
| 2.4.1 车辆路线问题 | 第29-31页 |
| 2.4.2 解决VRP问题的方法 | 第31-33页 |
| 第3章 基于蚁群算法的物资运输路径优化模型构建 | 第33-43页 |
| 3.1 蚁群算法简介 | 第33-34页 |
| 3.1.1 蚁群算法的生物演化过程 | 第33-34页 |
| 3.1.2 蚁群算法的原理及计算过程 | 第34页 |
| 3.2 某区域部队物资运输路径选择的蚁群算法策略 | 第34-38页 |
| 3.2.1 状态转移概率分布 | 第34-36页 |
| 3.2.2 局部信息更新策略 | 第36-37页 |
| 3.2.3 优化的蚂蚁全局更新策略 | 第37-38页 |
| 3.3 某区域后勤物资运输路径选择模型构建 | 第38-43页 |
| 3.3.1 带时间窗约束的惩罚函数 | 第38-40页 |
| 3.3.2 某区域部队物资运输VRPTW模型 | 第40-43页 |
| 第4章 基于蚁群算法的物资运输路径优化问题求解案例 | 第43-60页 |
| 4.1 物资运输案例想定 | 第43页 |
| 4.2 某区域部队物资运输任务VRPTW案例设置 | 第43-47页 |
| 4.2.1 运输路径选择优化案例数据 | 第43-47页 |
| 4.3 VRPTW模型的蚁群算法设计与计算 | 第47-50页 |
| 4.3.1 VRPTW模型中各参数计算 | 第47-49页 |
| 4.3.2 VRPTW模型算法的优化改进 | 第49-50页 |
| 4.4 VRPTW模型的算法流程图及运输方案求解 | 第50-55页 |
| 4.5 基于Project的某区域部队物资运输任务管理 | 第55-60页 |
| 4.5.1 某区域部队物资运输时间管理 | 第55-58页 |
| 4.5.2 某区域部队物资运输资源管理 | 第58-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第60页 |
| 5.2 存在的不足与下一步展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 作者在学期间取得的学术成果目录 | 第66-67页 |
| 附录 | 第67-76页 |