设施选址问题的混合蚁群算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-14页 |
| 1.1 课题的来源及意义 | 第11页 |
| 1.2 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第12-14页 |
| 第二章 设施选址问题 | 第14-27页 |
| 2.1 设施选址问题的发展及研究现状 | 第14-15页 |
| 2.2 设施选址问题的分类 | 第15-17页 |
| 2.3 设施选址问题的求解算法 | 第17-27页 |
| 第三章 基本蚁群算法 | 第27-36页 |
| 3.1 蚁群算法的原理 | 第27-28页 |
| 3.2 蚁群算法的基本流程 | 第28-31页 |
| 3.3 蚁群算法的特征 | 第31-32页 |
| 3.4 蚁群算法的缺点 | 第32-33页 |
| 3.5 蚁群算法的改进 | 第33-36页 |
| 第四章 求解无容量设施选址问题的混合蚁群算法 | 第36-45页 |
| 4.1 无容量设施选址问题 | 第36-38页 |
| 4.2 混合蚁群算法的设计 | 第38-41页 |
| 4.2.1 基本蚁群算法 | 第38-39页 |
| 4.2.2 局部搜索 | 第39-40页 |
| 4.2.3 混合蚁群算法 | 第40-41页 |
| 4.3 算例分析 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 带投资约束P-中位问题的混合蚁群算法 | 第45-57页 |
| 5.1 扩展约束p-中位问题 | 第45-46页 |
| 5.2 局部搜索 | 第46-47页 |
| 5.3 蚁群算法 | 第47-49页 |
| 5.3.1 位置选择阶段 | 第47-48页 |
| 5.3.2 客户分配阶段 | 第48页 |
| 5.3.3 信息素更新 | 第48-49页 |
| 5.3.4 蚁群算法设计 | 第49页 |
| 5.4 拉格朗日启发式算法 | 第49-51页 |
| 5.4.1 计算下限 | 第49-50页 |
| 5.4.2 计算上限 | 第50页 |
| 5.4.3 拉格朗日乘子更新 | 第50-51页 |
| 5.4.4 拉格朗日启发式算法设计 | 第51页 |
| 5.5 混合算法 | 第51-52页 |
| 5.6 算例结果与分析 | 第52-55页 |
| 5.6.1 基于标准测试算例的实验及分析 | 第52-54页 |
| 5.6.2 基于ECPMP测试算例的实验及分析 | 第54-55页 |
| 5.7 本章小结 | 第55-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 在读期间公开发表的论文和承担科研项目及取得成果 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
