| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·粮食应急调度现状 | 第12-14页 |
| ·粮食应急配送车辆调度现状 | 第14-15页 |
| ·存在的问题分析 | 第15-16页 |
| ·本文的研究内容和安排 | 第16-18页 |
| 第二章 改进的蚁群优化算法 | 第18-25页 |
| ·蚁群优化算法概述 | 第18页 |
| ·基本蚁群算法原理 | 第18-20页 |
| ·基本蚁群算法流程 | 第20-21页 |
| ·改进的蚁群优化算法 | 第21-23页 |
| ·加入随机干扰的改进 | 第21-22页 |
| ·信息素更新的改进 | 第22-23页 |
| ·实验结果对比分析 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于蚁群算法的粮食应急调度研究 | 第25-35页 |
| ·粮食应急调度概述 | 第25-27页 |
| ·粮食应急调度的概念及研究内容 | 第25-26页 |
| ·粮食应急调度问题分析 | 第26-27页 |
| ·粮食应急调度问题数学模型 | 第27-30页 |
| ·模型目标 | 第28-29页 |
| ·约束条件 | 第29-30页 |
| ·基于蚁群算法的粮食应急调度问题求解 | 第30-32页 |
| ·解的表示 | 第30-31页 |
| ·启发信息的设置 | 第31页 |
| ·性能指标的设置 | 第31-32页 |
| ·蚁群算法实现过程 | 第32页 |
| ·仿真算例与结果分析 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 粮食应急物流配送车辆优化调度研究 | 第35-47页 |
| ·问题描述 | 第35-36页 |
| ·模型研究 | 第36-39页 |
| ·假设条件 | 第36页 |
| ·符合表示 | 第36-37页 |
| ·模型建立 | 第37-39页 |
| ·GAAA 算法求解模型 | 第39-42页 |
| ·GAAA 中遗传算法的设置 | 第39-40页 |
| ·GAAA 中蚁群算法的设置 | 第40-41页 |
| ·GAAA 实现过程 | 第41-42页 |
| ·算法性能分析 | 第42-43页 |
| ·算法的有效性 | 第42-43页 |
| ·信息素更新策略和 LK 算法优化对算法性能的影响 | 第43页 |
| ·仿真算例与结果分析 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 模型在粮食应急调度系统 GIS 平台的应用 | 第47-59页 |
| ·GIS 在粮食应急调度系统决策中的应用 | 第47-49页 |
| ·模型库在粮食应急调度系统中的应用 | 第49-50页 |
| ·系统总体设计 | 第50-52页 |
| ·信息平台的功能设计 | 第52-54页 |
| ·系统的实现 | 第54-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结和展望 | 第59-61页 |
| ·全文总结 | 第59页 |
| ·今后工作展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 个人简历 | 第65页 |