基于时空聚类的车辆路径分析与优化
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 主要符号对照表 | 第8-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-10页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·选题意义 | 第10页 |
| ·本文工作 | 第10-13页 |
| ·研究支持 | 第10页 |
| ·研究内容 | 第10-11页 |
| ·论文安排 | 第11-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论研究与文献综述 | 第14-30页 |
| ·车辆路径问题 | 第14-20页 |
| ·定义及分类 | 第14-15页 |
| ·求解算法 | 第15-17页 |
| ·大规模 VRP 问题 | 第17-19页 |
| ·可变邻域搜索算法 | 第19-20页 |
| ·考虑时间和空间特征的 VRP | 第20-23页 |
| ·单独考虑时间和空间特征 | 第20-22页 |
| ·综合考虑时间和空间特征 | 第22-23页 |
| ·聚类分析 | 第23-29页 |
| ·聚类分析概述 | 第23-24页 |
| ·主要聚类算法 | 第24-26页 |
| ·K-means 聚类算法 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 算法的设计与实现 | 第30-48页 |
| ·算法整体框架 | 第30-31页 |
| ·初始路径构建阶段 | 第31-33页 |
| ·顾客点聚类分区阶段 | 第33-42页 |
| ·时空路径 | 第33-36页 |
| ·时空距离的度量 | 第36-38页 |
| ·基于聚类的遗传算法求解方法 | 第38-42页 |
| ·局部搜索改进阶段 | 第42-47页 |
| ·算法原理及实现 | 第42-43页 |
| ·改进算子 | 第43-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 算例结果分析 | 第48-54页 |
| ·实验测试问题 | 第48-49页 |
| ·算法性能分析 | 第49-52页 |
| ·算法时间比较 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-60页 |
| ·论文工作总结 | 第54-55页 |
| ·主要创新点 | 第55页 |
| ·未来研究展望 | 第55-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果 | 第67页 |
