| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究的背景及目的和意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 当前课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 当前课题研究的目的和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 车辆运输路径问题研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 蚁群算法应用研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文研究的内容、方法及组织结构 | 第15-20页 |
| 1.3.1 本文研究内容 | 第15-16页 |
| 1.3.2 本文研究方法 | 第16-17页 |
| 1.3.3 本文组织结构 | 第17-20页 |
| 第2章 蚁群算法原理及其改进 | 第20-32页 |
| 2.1 蚁群算法原理 | 第20-21页 |
| 2.2 蚁群算法模型 | 第21-24页 |
| 2.2.1 蚁群算法步骤 | 第21-23页 |
| 2.2.2 模型 | 第23-24页 |
| 2.3 改进的蚁群算法 | 第24-28页 |
| 2.3.1 相关系数 | 第24-25页 |
| 2.3.2 改进蚁群算法的收敛性分析 | 第25-28页 |
| 2.4 蚁群算法在车辆运输路径应用中的优点 | 第28-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 车辆运输路径问题及优化模型 | 第32-40页 |
| 3.1 车辆运输路径问题分析 | 第32-34页 |
| 3.1.1 车辆运输路径问题描述 | 第32-33页 |
| 3.1.2 车辆运输路径问题分类 | 第33-34页 |
| 3.2 组合优化问题 | 第34-35页 |
| 3.2.1 组合优化问题概念 | 第34-35页 |
| 3.2.2 组合优化问题分类 | 第35页 |
| 3.3 车辆运输路径问题数学模型 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-40页 |
| 第4章 改进蚁群算法在包河区果蔬配送中的应用 | 第40-54页 |
| 4.1 合肥市包河区简介 | 第40页 |
| 4.2 包河区果蔬配送车辆运输存在问题 | 第40-42页 |
| 4.3 包河区果蔬配送路径的优化 | 第42-51页 |
| 4.3.1 包河区果蔬配送路径区域场景模拟 | 第42-44页 |
| 4.3.2 车辆最短路径收敛性分析 | 第44-46页 |
| 4.3.3 基于蚁群算法与改进蚁群算法的收敛性分析 | 第46-49页 |
| 4.3.4 改进蚁群算法的模拟路径结果 | 第49-51页 |
| 4.4 优化前与优化后对比 | 第51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-58页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-58页 |
| 参考文献 | 第58-64页 |
| 附录 | 第64-78页 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 | 第78-80页 |
| 致谢 | 第80页 |