| 中文摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第7-11页 |
| 1.1.1 国外研究现状 | 第8-10页 |
| 1.1.2 国内研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2 本文研究的思路和采用的方法 | 第11-12页 |
| 1.2.1 本文采用的方法 | 第11-12页 |
| 1.2.2 本文的创新点 | 第12页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 分割配送车辆路径问题及求解方法基础 | 第14-26页 |
| 2.1 车辆路径相关问题概述 | 第14-19页 |
| 2.1.1 分割配送的VRP简介 | 第14页 |
| 2.1.2 有约束限制的VRP | 第14-17页 |
| 2.1.3 分割配送的VRP | 第17-19页 |
| 2.2 求解车辆路径问题的方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 精确算法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 启发式算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 次启发式算法 | 第21页 |
| 2.3 基于人工免疫的聚类分析 | 第21-26页 |
| 2.3.1 聚类分析思想 | 第21-22页 |
| 2.3.2 人工免疫算法思想 | 第22-26页 |
| 第三章 基于两层次聚类思想的车辆配载调度启发式方法 | 第26-38页 |
| 3.1 问题的提出 | 第26-27页 |
| 3.2 模型的建立 | 第27-28页 |
| 3.3 算法预处理分析 | 第28-30页 |
| 3.3.1 算法考虑的目标 | 第28-29页 |
| 3.3.2 订单预处理 | 第29页 |
| 3.3.3 基于订单的研究问题思路 | 第29-30页 |
| 3.4 两层次聚类的车辆配载规划与调度方法 | 第30-37页 |
| 3.4.1 算法中几个概念的定义 | 第30-31页 |
| 3.4.2 两层次聚类的启发算法 | 第31-35页 |
| 3.4.3 两层次聚类启发式算法步骤 | 第35-37页 |
| 3.5 本章总结 | 第37-38页 |
| 第四章 案例分析与两层次聚类方法仿真实验研究 | 第38-50页 |
| 4.1 问题背景 | 第38页 |
| 4.2 数据准备及预处理过程 | 第38-43页 |
| 4.2.1 数据准备 | 第38-39页 |
| 4.2.2 订单预处理过程 | 第39-43页 |
| 4.3 基于聚类算法的车辆配载-路径实验分析 | 第43-50页 |
| 4.3.1 车辆两两拼车实验分析 | 第43-47页 |
| 4.3.2 车辆配载-路径实验分析 | 第47-50页 |
| 第五章 结论和展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 附录 | 第57-59页 |