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基于求解车辆路径问题的混合智能优化算法研究

摘要第7-9页
Abstract第9-10页
第一章 绪论第14-24页
    1.1 车辆路径问题研究意义第14页
    1.2 车辆路径问题概述第14-18页
        1.2.1 VRP构成要素第14-15页
        1.2.2 基本VRP的数学模型第15-16页
        1.2.3 车辆路径问题研究现状第16-18页
    1.3 算法研究概述第18-22页
        1.3.1 遗传算法概述第18-20页
        1.3.2 蚁群算法概述第20-21页
        1.3.3 量子进化算法概述第21-22页
    1.4 论文内容与安排第22-24页
第二章 求解旅行商问题的混合遗传算法第24-40页
    2.1 引言第24-25页
    2.2 TSP问题的数学模型第25-26页
    2.3 解的表示第26-28页
        2.3.1 解的编码第26页
        2.3.2 解的初始化第26-28页
    2.4 HGA算法第28-32页
        2.4.1 GA算法第28-29页
        2.4.2 选择策略集第29-30页
        2.4.3 改进遗传算子集第30-32页
    2.5 基于距离信息的局部优化第32-33页
    2.6 HGA算法步骤第33-34页
    2.7 仿真实验与比较第34-36页
        2.7.1 实验设置第34-35页
        2.7.2 HGA算法与蚁群算法、扫描算法比较第35-36页
    2.8 HGA算法求解TSP仿真软件第36-39页
        2.8.1 主界面第36页
        2.8.2 设置参数第36-37页
        2.8.3 运行HGA算法第37-39页
        2.8.4 运行结束第39页
    2.9 小结第39-40页
第三章 求解带容量约束车辆路径问题的有效混合量子进化算法第40-66页
    3.1 引言第40-42页
    3.2 CVRP问题的数学模型第42-44页
    3.3 混合量子进化算法EHQEA第44-56页
        3.3.1 量子位观测模型简介第44-45页
            3.3.1.1 量子位第44-45页
            3.3.1.2 量子位观测模型第45页
        3.3.2 解的表示第45-49页
            3.3.2.1 解的编码第45-46页
            3.3.2.2 解的生成第46-48页
            3.3.2.3 解的改进第48-49页
        3.3.3 量子位观测模型的更新机制第49-50页
        3.3.4 量子位观测模型的变异机制第50页
        3.3.5 基于问题性质的两阶段混合变邻域局部搜索第50-54页
        3.3.6 EHQEA算法步骤第54-55页
        3.3.7 算法计算复杂度分析第55-56页
    3.4 仿真实验与比较第56-61页
        3.4.1 实验设置第56-57页
        3.4.2 关键参数设置第57-59页
        3.4.3 关键操作对比第59-60页
        3.4.4 EHQEA与CGA、IACO、QEA、HQGA比较第60-61页
    3.5 小结第61-66页
第四章 求解带时间窗约束车辆路径问题的有效混合量子蚁群算法第66-84页
    4.1 引言第66-68页
    4.2 VRPTW问题的数学模型第68-69页
    4.3 有效混合量子蚁群算法EHQACA第69-80页
        4.3.1 量子位观测模型第70页
        4.3.2 观测规则第70-72页
        4.3.3 解的编码及生成第72页
        4.3.4 解的评价第72页
        4.3.5 量子位观测模型的更新机制第72-73页
        4.3.6 信息素的更新机制第73-74页
        4.3.7 两阶段局部搜索第74-78页
            4.3.7.1 第1阶段局部搜索第74-77页
            4.3.7.2 第2阶段局部搜索第77-78页
        4.3.8 EHQACA算法步骤第78-80页
    4.4 实验设置与比较第80-83页
    4.5 小结第83-84页
第五章 结论与展望第84-86页
致谢第86-88页
参考文献第88-96页
附录A (攻读硕士期间发表的论文)第96页

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