粒子群模拟退火融合算法及其在物流配送问题中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·选题背景及意义 | 第9页 |
| ·研究内容及发展现状 | 第9-16页 |
| ·中心选址问题 | 第10-12页 |
| ·车辆路径问题(VRP) | 第12-14页 |
| ·智能优化算法简介 | 第14-16页 |
| ·文章结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 求解物流问题的优化算法 | 第18-31页 |
| ·粒子群算法描述 | 第18页 |
| ·粒子群算法的基本原理 | 第18-25页 |
| ·基本粒子群算法 | 第19页 |
| ·带惯性权重的粒子群算法及其参数改进策略 | 第19-20页 |
| ·粒子群算法收敛性分析 | 第20-24页 |
| ·粒子群算法流程 | 第24-25页 |
| ·模拟退火算法描述 | 第25-30页 |
| ·模拟退火算法的基本思想 | 第25-26页 |
| ·模拟退火算法的特点 | 第26-27页 |
| ·模拟退火算法的设计与实现 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 粒子群模拟退火融合算法的改进方法 | 第31-39页 |
| ·粒子群-模拟退火融合算法 | 第31-32页 |
| ·对粒子群和模拟退火算法的分析 | 第31-32页 |
| ·粒子群—模拟退火融合算法流程 | 第32页 |
| ·粒子群-模拟退火算法融合算法用于函数优化 | 第32-38页 |
| ·测试函数 | 第32-34页 |
| ·结果分析 | 第34-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 粒子群算法在配送中心选址问题中的应用研究 | 第39-55页 |
| ·配送中心问题综述 | 第39-44页 |
| ·配送中心的分类 | 第39-40页 |
| ·配送中心的主要功能 | 第40-42页 |
| ·配送中心选址的主要原则 | 第42-43页 |
| ·配送中心选址的影响因素 | 第43-44页 |
| ·配送中心的网络结构 | 第44-46页 |
| ·配送中心选址模型 | 第46-48页 |
| ·连续型选址模型 | 第46-48页 |
| ·离散型选址模型 | 第48页 |
| ·配送中心选址模型的建立 | 第48-51页 |
| ·编码方法 | 第50-51页 |
| ·适应度函数设计 | 第51页 |
| ·实例分析 | 第51-54页 |
| ·仿真算例1 | 第51-53页 |
| ·仿真算例2 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 粒子群算法在车辆路径问题中的应用研究 | 第55-62页 |
| ·车辆路径问题综述 | 第55-57页 |
| ·VRP问题研究要素 | 第55-56页 |
| ·VRP的约束条件 | 第56-57页 |
| ·VRP的目标函数 | 第57页 |
| ·VRP问题数学模型 | 第57-59页 |
| ·建立有时间窗的车辆路径问题的数学模型 | 第58页 |
| ·编码方法 | 第58-59页 |
| ·适应度函数设计 | 第59页 |
| ·实例分析 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文主要工作 | 第62页 |
| ·研究展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69页 |
