| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·课题研究的背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-12页 |
| ·应急物流车辆路径问题国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·遗传算法国内外研究现状 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| ·本研究的技术路线 | 第14-15页 |
| 2 应急物流车辆路径问题理论概述与遗传算法基本原理 | 第15-30页 |
| ·应急物流概述 | 第15-16页 |
| ·应急物流的定义 | 第15页 |
| ·应急物流的性质与特点 | 第15页 |
| ·应急物流的主要缺陷 | 第15-16页 |
| ·车辆路径优化理论概述 | 第16-20页 |
| ·车辆路径问题的定义 | 第16页 |
| ·车辆路径问题需满足的前提条件 | 第16-17页 |
| ·车辆路径问题的模型分类 | 第17-18页 |
| ·车辆路径问题的优化目标 | 第18页 |
| ·车辆路径问题的求解算法 | 第18-20页 |
| ·遗传算法基本原理 | 第20-29页 |
| ·遗传算法的发展背景 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第21-26页 |
| ·遗传算法的基本要素和工作流程 | 第26-28页 |
| ·遗传算法的特点与不足 | 第28页 |
| ·自适应遗传算法的概念 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 3 应急物流车辆路径问题的优化系统及模型构建 | 第30-39页 |
| ·应急物流车辆路径问题的优化系统构建 | 第30-32页 |
| ·系统的输入 | 第30页 |
| ·系统的优化过程 | 第30-32页 |
| ·系统的输出 | 第32页 |
| ·应急物流车辆路径问题的模型构建 | 第32-38页 |
| ·问题描述 | 第32-33页 |
| ·问题假设 | 第33-34页 |
| ·应急安全违背成本的量化 | 第34-35页 |
| ·车辆行驶成本的量化 | 第35-36页 |
| ·车辆载重负荷与道路阻塞 | 第36页 |
| ·模型的建立 | 第36-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 求解应急物流车辆路径问题的自适应遗传算法设计 | 第39-47页 |
| ·染色体构造 | 第39-40页 |
| ·种群初始化 | 第40页 |
| ·适应度函数 | 第40-42页 |
| ·选择算子 | 第42页 |
| ·交叉算子 | 第42-43页 |
| ·自适应交叉算子 | 第42页 |
| ·两点、顺序交叉法 | 第42-43页 |
| ·变异算子 | 第43-45页 |
| ·自适应变异算子 | 第43-45页 |
| ·两点变异法 | 第45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 5 算例分析 | 第47-64页 |
| ·问题的初始条件 | 第47-51页 |
| ·供应点与需求点运输网络信息 | 第47-49页 |
| ·需求点的需求信息 | 第49-50页 |
| ·车辆信息及安全违背成本参数 | 第50-51页 |
| ·实验结果分析 | 第51-56页 |
| ·种群规模对实验结果的影响 | 第51页 |
| ·输出最优解的运输计划 | 第51-56页 |
| ·道路阻塞次优解 | 第56-61页 |
| ·自适应遗传算法性能分析 | 第61-63页 |
| ·标准遗传算法的交叉、变异概率组合 | 第61-62页 |
| ·自适应遗传算法与标准遗传算法的比较 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 6 结论 | 第64-66页 |
| ·主要工作与研究结论 | 第64-65页 |
| ·主要工作 | 第64页 |
| ·研究结论 | 第64-65页 |
| ·展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-70页 |
| 附录 | 第70-80页 |