| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究目的及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及发展趋势 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·发展前景 | 第11页 |
| ·本论文的主要工作 | 第11-13页 |
| 2 智能优化算法介绍 | 第13-26页 |
| ·智能优化算法 | 第13-25页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第13-14页 |
| ·模拟退火算法 | 第14-17页 |
| ·遗传算法 | 第17-18页 |
| ·粒子群优化算法 | 第18-20页 |
| ·神经网络算法 | 第20-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基本蚁群算法 | 第26-36页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第26-27页 |
| ·TSP 问题概述 | 第27页 |
| ·蚁群算法求解 TSP 问题的基本流程 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法求解 TSP 问题的基本步骤 | 第28-32页 |
| ·VRP 问题概述 | 第32-33页 |
| ·用蚁群算法求解 CVRP 问题的数学模型 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 改进蚁群算法 | 第36-50页 |
| ·自适应蚁群算法[44] | 第36-39页 |
| ·自适应蚁群算法的改进之处[44－45] | 第36-37页 |
| ·自适应蚁群算法解决 VRP 问题的框架 | 第37-39页 |
| ·最大最小蚁群算法[44－45] | 第39-40页 |
| ·自适应蚁群算法与最大最小蚁群算法用于 TSP 问题的比较 | 第40-44页 |
| ·基于 GUI 的最大最小蚁群算法的路径优化设计 | 第44-48页 |
| ·基于 MATLAB 的 GUI 界面设计 | 第44-46页 |
| ·读取客户点坐标的文本文档 | 第46页 |
| ·最大最小蚁群算法的 GUI 路径优化仿真[47] | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 5 静态车辆路径优化软件的实现 | 第50-62页 |
| ·最大最小蚁群算法对 CVRP 的算法设计 | 第50-51页 |
| ·路径优化设计概要 | 第51-52页 |
| ·总体设计 | 第51-52页 |
| ·数据处理 | 第52页 |
| ·模块分析 | 第52-56页 |
| ·用户注册模块 | 第52-54页 |
| ·系统管理模块 | 第54-55页 |
| ·用户使用模块 | 第55-56页 |
| ·数据库设计 | 第56-58页 |
| ·软件执行过程分析 | 第58-60页 |
| ·配送路线结果生成 | 第60-61页 |
| ·本章总结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·总结 | 第62页 |
| ·展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第67页 |
| 科研项目 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |