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物流配送TSP问题的研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-20页
    1.1 课题的研究背景及意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-18页
        1.2.1 最优化问题研究现状第12页
        1.2.2 遗传算法的产生第12-13页
        1.2.3 遗传算法的发展第13-18页
    1.3 本文的研究内容第18-20页
第2章 遗传算法求解TSP问题第20-29页
    2.1 TSP问题的数学模型第20-21页
        2.1.1 TSP问题的基本数学模型第20页
        2.1.2 带有往返的TSP问题模型第20-21页
    2.2 标准遗传算法第21-24页
        2.2.1 标准遗传算法第21-22页
        2.2.2 遗传算法的改进第22页
        2.2.3 GIS系统第22-24页
    2.3 编码与适应度函数第24-25页
        2.3.1 遗传算法的编码第24页
        2.3.2 适应度函数第24-25页
    2.4 遗传操作第25-28页
        2.4.1 遗传操作的三种算子第25-26页
        2.4.2 选择算子第26-27页
        2.4.3 交叉算子第27页
        2.4.4 变异算子第27-28页
    2.5 本章小结第28-29页
第3章 求解实际配送多目标TSP问题第29-44页
    3.1 实际配送TSP问题第29-33页
        3.1.1 实际配送TSP模型与基本TSP模型的差别概述第29-30页
        3.1.2 实际配送问题中的场景与订单第30页
        3.1.3 交通状况约束第30-31页
        3.1.4 实际配送中的TSP问题模型第31-33页
    3.2 遗传算法的实现方案第33-38页
        3.2.1 基因编码方式第33-34页
        3.2.2 适应度函数的选取第34-35页
        3.2.3 比例选择法选择算子第35-36页
        3.2.4 PMX部分交叉算子第36-38页
    3.3 容量限定车辆路径问题的实现第38-40页
        3.3.1 容量限定问题问题来源第38页
        3.3.2 容量限定问题数学模型第38-39页
        3.3.3 需往返的TSP问题算法处理第39-40页
    3.4 交通线路的实现:第40-43页
        3.4.1 道路地图实现第40-42页
        3.4.2 路况的实现与速度第42-43页
    3.5 本章小结第43-44页
第4章 实际配送TSP问题路径实现与算法优化第44-58页
    4.1 实际道路路径计算的实现第44-48页
        4.1.1 Dijkstra算法第44-45页
        4.1.2 小区内路径计算优化第45-47页
        4.1.3 Dijkstra算法与TSP问题的结合第47-48页
    4.2 可变邻域搜索算子第48-51页
        4.2.1 可变邻域搜索的算子算例第48-49页
        4.2.2 交通路况下不易优化的码段第49-50页
        4.2.3 变异与交叉的概率调节第50-51页
    4.3 改进的适应度函数与选择算子第51-54页
        4.3.1 改进的适应度函数数学模型第51页
        4.3.2 改进的选择算子数学模型第51-52页
        4.3.3 初始解的产生方法第52-54页
    4.4 实际仿真中遇到的问题与解决方案第54-57页
        4.4.1 同区域内绕路问题第54-55页
        4.4.2 Dijkstra算法短途得不到最短路径问题第55页
        4.4.3 路况不同情况下的最短路径选取第55-56页
        4.4.5 计算中的优化第56-57页
    4.5 本章小结第57-58页
第5章 实验参数设定与结果分析第58-69页
    5.1 遗传算法50城市实验结果分析第58-62页
    5.2 实际配送问题实验数据与参数设定第62-64页
    5.3 实际配送问题运行结果与展示:第64-67页
    5.4 实验结果分析第67-68页
    5.5 本章小结第68-69页
结论第69-71页
参考文献第71-76页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第76-78页
致谢第78页

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