| 创新点摘要 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 引言 | 第14-16页 |
| 第1章 绪论 | 第16-26页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第16-18页 |
| 1.2 研究思路和方法 | 第18-21页 |
| 1.2.1 研究思路 | 第18-19页 |
| 1.2.2 研究方法 | 第19-21页 |
| 1.3 研究内容和章节结构 | 第21-26页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-23页 |
| 1.3.2 章节结构 | 第23-26页 |
| 第2章 相关理论及研究综述 | 第26-62页 |
| 2.1 不确定规划理论 | 第26-32页 |
| 2.1.1 模糊机会约束规划 | 第26-29页 |
| 2.1.2 随机机会约束规划 | 第29-32页 |
| 2.2 确定型车辆路径问题研究综述 | 第32-44页 |
| 2.2.1 标准车辆路径问题描述及模型 | 第32-34页 |
| 2.2.2 车辆路径问题要素构成 | 第34-36页 |
| 2.2.3 确定型车辆路径问题分类 | 第36-44页 |
| 2.3 不确定型车辆路径问题研究综述 | 第44-54页 |
| 2.3.1 不确定型车辆路径问题概述 | 第45页 |
| 2.3.2 模糊车辆路径问题研究综述 | 第45-48页 |
| 2.3.3 随机车辆路径问题研究综述 | 第48-51页 |
| 2.3.4 动态车辆路径问题研究综述 | 第51-53页 |
| 2.3.5 存在的问题 | 第53-54页 |
| 2.4 启发式算法 | 第54-61页 |
| 2.4.1 变邻域搜索算法 | 第55-56页 |
| 2.4.2 生物共栖搜索算法 | 第56-57页 |
| 2.4.3 禁忌搜索算法 | 第57-58页 |
| 2.4.4 分散搜索算法 | 第58-60页 |
| 2.4.5 人工蜂群算法 | 第60-61页 |
| 2.5 小结 | 第61-62页 |
| 第3章 容量约束车辆路径问题优化 | 第62-79页 |
| 3.1 CVRP问题描述及整数规划模型构建 | 第62-64页 |
| 3.1.1 CVRP问题描述和基本假设 | 第62-63页 |
| 3.1.2 整数规划模型构建 | 第63-64页 |
| 3.2 混合变邻域生物共栖搜索算法设计 | 第64-72页 |
| 3.2.1 混合启发式算法框架 | 第64-65页 |
| 3.2.2 生物共栖搜索算法 | 第65-66页 |
| 3.2.3 解方案编码及解码 | 第66-69页 |
| 3.2.4 共栖搜索算子 | 第69-71页 |
| 3.2.5 变邻域搜索策略 | 第71-72页 |
| 3.2.6 混合算法计算复杂度分析 | 第72页 |
| 3.3 算例验证及结果分析 | 第72-77页 |
| 3.4 小结 | 第77-79页 |
| 第4章 模糊需求车辆路径问题优化 | 第79-96页 |
| 4.1 CVRPFD问题描述及模糊机会约束规划模型构建 | 第80-83页 |
| 4.1.1 CVRPFD问题描述和基本假设 | 第80页 |
| 4.1.2 模糊机会约束规划模型构建 | 第80-83页 |
| 4.2 预优化变邻域禁忌搜索算法设计 | 第83-87页 |
| 4.2.1 混合启发式算法框架 | 第83-84页 |
| 4.2.2 初始种群生成及优化 | 第84-85页 |
| 4.2.3 变邻域搜索策略 | 第85-86页 |
| 4.2.4 禁忌搜索设置 | 第86-87页 |
| 4.3 客户点重调度策略优化调整 | 第87-90页 |
| 4.3.1 随机模拟算法 | 第87页 |
| 4.3.2 客户点返回策略 | 第87-88页 |
| 4.3.3 客户点重调度策略 | 第88-90页 |
| 4.4 算例验证及结果分析 | 第90-94页 |
| 4.4.1 确定型CVRP算例验证 | 第90-91页 |
| 4.4.2 CVRPFD模糊算例预优化方案求解验证 | 第91-93页 |
| 4.4.3 CVRPFD客户点重调度策略验证 | 第93-94页 |
| 4.5 小结 | 第94-96页 |
| 第5章 随机需求车辆路径问题优化 | 第96-115页 |
| 5.1 CVRPSD问题描述及随机机会约束规划模型构建 | 第96-101页 |
| 5.1.1 CVRPSD问题描述和基本假设 | 第96-97页 |
| 5.1.2 随机机会约束规划模型构建 | 第97-100页 |
| 5.1.3 随机机会约束确定型等价处理 | 第100-101页 |
| 5.2 预优化混合变邻域分散搜索算法设计 | 第101-105页 |
| 5.2.1 混合启发式算法框架 | 第101-102页 |
| 5.2.2 初始种群生成及多样性优化 | 第102页 |
| 5.2.3 参考集更新及子集对组合策略 | 第102-103页 |
| 5.2.4 变邻域搜索策略 | 第103-105页 |
| 5.3 失败点重调度策略优化调整 | 第105-107页 |
| 5.3.1 失败点返回策略 | 第105-106页 |
| 5.3.2 失败点重优化策略 | 第106页 |
| 5.3.3 混合算法两阶段求解时间复杂性分析 | 第106-107页 |
| 5.4 算例验证及结果分析 | 第107-113页 |
| 5.4.1 确定型CVRP算例验证 | 第108-111页 |
| 5.4.2 CVRPSD随机算例验证 | 第111-113页 |
| 5.5 小结 | 第113-115页 |
| 第6章 动态需求车辆路径问题优化 | 第115-134页 |
| 6.1 动态需求车辆路径问题描述及模型构建 | 第116-118页 |
| 6.2 CVRPDR动态性分析及客户点实时重置策略 | 第118-122页 |
| 6.2.1 CVRPDR动态性分析 | 第118-120页 |
| 6.2.2 基于周期性优化的客户点实时重置策略 | 第120-122页 |
| 6.3 子路径动态转变的混合变邻域人工蜂群算法设计 | 第122-128页 |
| 6.3.1 混合启发式算法框架 | 第123-124页 |
| 6.3.2 解方案构造及时间片动态信息更新 | 第124-125页 |
| 6.3.3 人工蜂群操作及变邻域搜索改进 | 第125-128页 |
| 6.3.4 混合算法时间复杂性分析 | 第128页 |
| 6.4 算例验证及结果分析 | 第128-133页 |
| 6.4.1 车辆启动延迟系数灵敏度分析 | 第129-130页 |
| 6.4.2 CVRPDR动态算例验证 | 第130-133页 |
| 6.5 小结 | 第133-134页 |
| 第7章 结论与展望 | 第134-138页 |
| 7.1 结论 | 第134-136页 |
| 7.2 展望 | 第136-138页 |
| 参考文献 | 第138-152页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第152-153页 |
| 致谢 | 第153-154页 |
| 作者简介 | 第154页 |
