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带时间窗车辆路径问题的优化控制研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第1章 绪论第11-18页
   ·课题研究的背景及意义第11-14页
     ·课题研究的背景第11-12页
     ·课题研究的意义第12-14页
   ·VRP国内外研究现状第14-16页
     ·国外VRP的研究现状第14-15页
     ·国内VRP的研究现状第15-16页
   ·论文的总体思路及研究方法第16-17页
     ·论文的总体思路及框架第16-17页
     ·论文的研究方法第17页
   ·论文的创新之处第17-18页
第2章 相关基础理论综述第18-29页
   ·旅行商问题第18-19页
   ·经典车辆路径问题及其扩展分类第19-22页
     ·经典车辆路径问题第19-20页
     ·VRP的扩展及分类第20-22页
   ·带时间窗约束的车辆路径问题(VRPTW)第22-28页
     ·VRPTW的概念及基本描述第22-24页
     ·时间窗的分类第24-28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 车辆路径问题的模型构建第29-38页
   ·车辆路径优化的目标及流程第29-31页
     ·车辆路径优化目标第29-30页
     ·车辆路径优化流程第30-31页
   ·模型建立的前提及约束条件第31-32页
     ·模型建立的前提条件第31页
     ·模型建立的约束条件第31-32页
   ·顾客满意度函数的建立第32-34页
   ·VRPTW的数学模型第34-37页
     ·VRPTW的问题描述第34页
     ·VRPTW的数学模型第34-37页
   ·本章小结第37-38页
第4章 车辆路径问题的并行自适应病毒协同进化遗传算法第38-57页
   ·遗传算法(GA)第38-44页
     ·遗传算法基本原理及构成要素第38-41页
     ·标准遗传算法的流程第41-42页
     ·遗传算法的特点第42-44页
   ·并行及自适应遗传算法第44-49页
     ·自适应遗传算法第44-45页
     ·并行遗传算法第45-49页
   ·并行自适应病毒协同进化遗传算法第49-56页
     ·染色体编码方案第49页
     ·适应度函数的设计第49-50页
     ·主个体的遗传操作第50-52页
     ·病毒个体的进化操作第52页
     ·自适应操作第52-53页
     ·并行操作第53页
     ·判断停止进化条件第53-54页
     ·并行自适应病毒协同进化遗传算法第54-56页
   ·本章小结第56-57页
第5章 算法实现及优化性能分析第57-63页
   ·试验数据及参数第57-58页
   ·试验结果分析第58-61页
   ·试验结论第61页
   ·应用验证第61-62页
   ·本章小结第62-63页
结论第63-65页
参考文献第65-71页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果第71-72页
致谢第72-73页
个人简历第73页

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