| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| ·选题背景 | 第9页 |
| ·课题的来源及选题意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文主要工作 | 第11-12页 |
| 第二章 运输车辆优化调度基本理论与理论模型改进 | 第12-22页 |
| ·车辆优化调度问题分类 | 第12-13页 |
| ·车辆优化调度基本问题与方法 | 第13-14页 |
| ·非满载车辆优化调度问题 | 第13页 |
| ·满载车辆优化调度问题 | 第13-14页 |
| ·车辆调度问题数学模型的相关改进 | 第14-20页 |
| ·一般车辆调度数学模型 | 第14-15页 |
| ·改进的带时间窗车辆调度问题的模型 | 第15-20页 |
| ·软时间窗车辆数学模型可行性分析 | 第20-22页 |
| 第三章 物流配送算法研究 | 第22-33页 |
| ·Hopfield 网络 | 第23-28页 |
| ·Hopfield 网络简介 | 第23-24页 |
| ·Hopfield 神经网络在TSP 问题中的应用 | 第24-27页 |
| ·Hopfield 网络的缺陷 | 第27-28页 |
| ·禁忌搜索算法(Taboo Search Algorithm) | 第28-29页 |
| ·TS 算法的特点 | 第28页 |
| ·TS 算法的简单描述 | 第28-29页 |
| ·遗传算法 | 第29-32页 |
| ·遗传算法简介 | 第29-30页 |
| ·标准遗传算法的流程 | 第30-31页 |
| ·并行遗传算法概念 | 第31-32页 |
| ·免疫算法 | 第32-33页 |
| ·人工免疫算法的优缺点 | 第32页 |
| ·人工免疫算法的改进方向 | 第32-33页 |
| 第四章 多配送中心的VRPSTW 算法求解 | 第33-40页 |
| ·边界分解法求解多配送中心问题 | 第33-34页 |
| ·求解VRPSTW 的改进算法 | 第34-40页 |
| 第五章 算法实现及性能分析 | 第40-47页 |
| ·试验数据的选取 | 第40-41页 |
| ·算法一参数的设置及实验求解 | 第41-44页 |
| ·算法二参数的设置及实验求解 | 第44-47页 |
| 第六章 总结 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |