动态车辆路径问题建模与优化算法研究
摘要 | 第6-8页 |
ABSTRACT | 第8-10页 |
第1章 绪论 | 第14-20页 |
1.1 研究背景 | 第14-15页 |
1.2 研究意义 | 第15-16页 |
1.3 研究内容 | 第16-18页 |
1.4 论文结构 | 第18-20页 |
第2章 动态车辆路径问题综述 | 第20-39页 |
2.1 DVRP描述 | 第20-22页 |
2.2 问题模型:DVRP和DVRPTW | 第22-24页 |
2.3 众包条件下的DVRP问题 | 第24-26页 |
2.4 DVRP的常见求解算法 | 第26-34页 |
2.4.1 策略算法 | 第27-28页 |
2.4.2 启发式算法 | 第28-29页 |
2.4.3 元启发式算法 | 第29-34页 |
2.5 基准测试数据集 | 第34-38页 |
2.5.1 动态度计算 | 第35-36页 |
2.5.2 Kilby基准数据集 | 第36-37页 |
2.5.3 Lackner基准测试数据集 | 第37-38页 |
2.6 本章小结 | 第38-39页 |
第3章 求解DVRP问题的MBO算法 | 第39-51页 |
3.1 引言 | 第39页 |
3.2 经典MBO算法 | 第39-41页 |
3.2.1 迁移算子 | 第40-41页 |
3.2.2 调节算子 | 第41页 |
3.3 改进MBO算法 | 第41-46页 |
3.3.1 问题编码 | 第43-44页 |
3.3.2 初始种群 | 第44页 |
3.3.3 贪婪接收 | 第44页 |
3.3.4 后期扰动 | 第44-45页 |
3.3.5 算法流程 | 第45-46页 |
3.4 实验与分析 | 第46-50页 |
3.4.1 参数设置 | 第47-48页 |
3.4.2 实验结果比较与分析 | 第48-50页 |
3.5 本章小结 | 第50-51页 |
第4章 求解DVRPTW的和声搜索算法 | 第51-69页 |
4.1 引言 | 第51-52页 |
4.2 DVRPTW分层优化 | 第52-53页 |
4.3 MHS算法 | 第53-62页 |
4.3.1 HSVND算法 | 第55-60页 |
4.3.2 动态客户检查规则 | 第60-62页 |
4.4 实验结果及分析 | 第62-68页 |
4.4.1 算法性能分析 | 第62-65页 |
4.4.2 VND策略的影响 | 第65页 |
4.4.3 与现有算法对比 | 第65-68页 |
4.5 本章小结 | 第68-69页 |
第5章 车辆数受限的DVRPTW模型及算法研究 | 第69-94页 |
5.1 引言 | 第69-70页 |
5.2 求解算法m-ALNS | 第70-77页 |
5.2.1 构造初始解 | 第70-71页 |
5.2.2 自适应大邻域搜索算法 | 第71-76页 |
5.2.3 动态客户插入策略 | 第76-77页 |
5.3 实验结果与分析 | 第77-89页 |
5.3.1 参数设置 | 第77-78页 |
5.3.2 m-ALNS算法分析 | 第78-84页 |
5.3.3 实验结果对比 | 第84-89页 |
5.4 本章小结 | 第89-94页 |
第6章 众包条件下的DVRPTW问题及其求解算法 | 第94-107页 |
6.1 引言 | 第94-95页 |
6.2 问题描述 | 第95-96页 |
6.3 求解算法GRASPOD | 第96-102页 |
6.3.1 贪婪随机自适应搜索算法 | 第98-100页 |
6.3.2 众包策略 | 第100-102页 |
6.4 实验结果与分析 | 第102-106页 |
6.4.1 与现有算法对比 | 第102-105页 |
6.4.2 真实案例分析 | 第105-106页 |
6.5 本章小结 | 第106-107页 |
第7章 基于众包的包裹配送平台 | 第107-119页 |
7.1 业务流程分析 | 第107-108页 |
7.2 系统概念模型 | 第108-109页 |
7.3 系统功能设计 | 第109-112页 |
7.4 应用案例展示 | 第112-118页 |
7.5 本章小结 | 第118-119页 |
第8章 结论及展望 | 第119-122页 |
8.1 工作总结 | 第119-120页 |
8.2 未来展望 | 第120-122页 |
参考文献 | 第122-134页 |
攻读学位期间公开发表论文 | 第134-136页 |
致谢 | 第136-138页 |
作者简介 | 第138页 |