基于遗传算法的配送路线优化研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·课题的提出及研究意义 | 第10页 |
| ·VRPTW 国内外研究现状分析及待解决的问题 | 第10-12页 |
| ·国外关于VRPTW 问题的发展及研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内关于VRPTW 问题的发展及研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内外研究中待解决的问题 | 第12页 |
| ·本课题的研究内容和研究方法 | 第12-14页 |
| 第二章 城市物流配送中带时间窗的车辆路径问题研究 | 第14-27页 |
| ·城市物流特征及发展城市物流意义 | 第14-17页 |
| ·城市物流 | 第14页 |
| ·城市物流特征 | 第14-16页 |
| ·发展城市物流的意义 | 第16-17页 |
| ·车辆路线问题 | 第17-19页 |
| ·车辆路线问题简介 | 第17页 |
| ·车辆路线问题分类 | 第17-19页 |
| ·一般车辆路线问题模型 | 第19-20页 |
| ·车辆路线问题的求解算法 | 第20-25页 |
| ·组合优化问题 | 第20页 |
| ·计算复杂性 | 第20-22页 |
| ·精确优化方法 | 第22-23页 |
| ·启发式方法（Heuristics） | 第23-25页 |
| ·车辆路径问题及带时间窗的车辆路径问题的应用 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第三章 遗传算法的理论基础及应用 | 第27-38页 |
| ·遗传算法的产生及思想 | 第27-28页 |
| ·遗传算法的数学基础 | 第28-30页 |
| ·模式定理 | 第28-29页 |
| ·Walsh 模式变换及欺骗问题 | 第29-30页 |
| ·隐含并行性 | 第30页 |
| ·算法的收敛性 | 第30页 |
| ·遗传算法的特点及其应用 | 第30-34页 |
| ·遗传算法的特点 | 第30-32页 |
| ·遗传算法的应用 | 第32-34页 |
| ·遗传算法的研究现状 | 第34-36页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第36-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第四章 遗传算法在带时间窗的车辆路径问题中的运用 | 第38-50页 |
| ·带时间窗的车辆路径问题模型 | 第38-40页 |
| ·遗传算法求解带时间窗的车辆路径问题 | 第40-47页 |
| ·染色体的编码与解码 | 第40-41页 |
| ·初始群体的生成 | 第41页 |
| ·适应度函数 | 第41-42页 |
| ·选择策略 | 第42-43页 |
| ·交叉概率、变异概率 | 第43-44页 |
| ·交叉算子 | 第44-46页 |
| ·变异算子 | 第46-47页 |
| ·算法终止规则 | 第47页 |
| ·算法试验分析 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 结论与展望 | 第50-52页 |
| 1.论文结论 | 第50页 |
| 2.论文展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
