基于改进遗传算法的城市配送车辆调度优化研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·研究问题的提出及意义 | 第10-12页 |
| ·问题的提出 | 第10-11页 |
| ·研究的意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-16页 |
| ·国内外配送业发展现状 | 第12-13页 |
| ·国内外车辆调度模型研究现状 | 第13-15页 |
| ·国内外车辆调度模型求解算法研究现状 | 第15-16页 |
| ·主要研究内容及方法 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 城市配送相关问题分析 | 第18-26页 |
| ·配送的分类分析 | 第18-19页 |
| ·城市配送概念分析 | 第19-20页 |
| ·城市配送形成分析 | 第20-22页 |
| ·城市配送模式分析 | 第22-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 城市配送车辆调度问题的模型构建 | 第26-36页 |
| ·车辆调度问题概述 | 第26-32页 |
| ·城市配送车辆调度问题描述 | 第26-28页 |
| ·车辆调度问题构成要素的特点 | 第28-30页 |
| ·车辆调度问题分类 | 第30-32页 |
| ·车辆调度问题的优化目标 | 第32页 |
| ·车辆调度问题的影响因素分析 | 第32-33页 |
| ·车辆调度模型的假设和建立 | 第33-35页 |
| ·多车场车辆调度模型的假设 | 第33-34页 |
| ·多车场车辆调度模型的建立 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 模型优化方法分析与改进遗传算法设计 | 第36-48页 |
| ·常用方法简述 | 第36-39页 |
| ·精确算法 | 第36-37页 |
| ·传统启发式算法 | 第37-38页 |
| ·现代启发式算法 | 第38-39页 |
| ·多车场车辆调度问题的优化方法选择 | 第39-42页 |
| ·基本遗传算法及改进策略 | 第42-45页 |
| ·基本遗传算法引入 | 第42-44页 |
| ·遗传算法的改进策略 | 第44-45页 |
| ·改进遗传算法设计 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第五章 算例分析 | 第48-57页 |
| ·算例假设 | 第48-51页 |
| ·计算及结果分析 | 第51-54页 |
| ·算法性能分析 | 第54-57页 |
| 第六章 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57页 |
| ·展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 附录 A(发表的学术论文与参加的课题研究) | 第64-65页 |
| 附录 B(程序代码) | 第65-77页 |
| 详细摘要 | 第77-84页 |
