物流配送中车辆调度算法的比较研究
| 目录 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·物流企业车辆调度文献综述 | 第11-16页 |
| ·物流企业车辆调度问题概述 | 第11页 |
| ·车辆优化调度问题分类 | 第11-12页 |
| ·车辆优化调度算法分类 | 第12-13页 |
| ·各种算法的研究情况 | 第13-16页 |
| ·可能存在的创新及不足 | 第16-17页 |
| ·本文主要内容和章节安排 | 第17-18页 |
| ·研究目的 | 第17页 |
| ·论文框架 | 第17-18页 |
| 第二章 车辆调度中各种算法的简介 | 第18-22页 |
| ·精确算法简介 | 第18页 |
| ·表上作业法的简介 | 第18页 |
| ·图上作业法的简介 | 第18页 |
| ·启发式算法简介 | 第18-20页 |
| ·蚁群算法简介 | 第18-19页 |
| ·遗传算法简介 | 第19页 |
| ·模拟退火算法简介 | 第19-20页 |
| ·粒子群算法简介 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-22页 |
| 第三章 车辆调度各种算法的数学模型及求解步骤 | 第22-38页 |
| ·精确算法的数学模型及求解步骤 | 第22-26页 |
| ·精确算法的数学描述和数学模型 | 第22-24页 |
| ·表上作业法的求解步骤 | 第24-25页 |
| ·图上作业法的标记图示与求解步骤 | 第25-26页 |
| ·启发式算法的数学模型及求解步骤 | 第26-36页 |
| ·蚁群算法 | 第26-30页 |
| ·遗传算法 | 第30-33页 |
| ·模拟退火算法 | 第33-35页 |
| ·粒子群算法 | 第35-36页 |
| ·精确算法与启发式算法的比较 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 车辆调度各种算法的实现过程分析 | 第38-50页 |
| ·精确算法的实现过程 | 第38-43页 |
| ·表上作业法的实现过程 | 第38-39页 |
| ·图上作业法的实现过程 | 第39-41页 |
| ·Matlab程序在精确算法中的应用 | 第41-43页 |
| ·启发式算法的实现过程 | 第43-48页 |
| ·蚁群算法的实现过程 | 第43-44页 |
| ·遗传算法的实现过程 | 第44-46页 |
| ·模拟退火算法的实现过程 | 第46-47页 |
| ·粒子群算法的实现过程 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 启发式算法在实际案例中的应用及结果比较 | 第50-56页 |
| ·案例背景描述 | 第50-52页 |
| ·各种启发式算法解决邮政案例的结果 | 第52-54页 |
| ·启发式算法解决邮政案例的结果比较 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·全文总结 | 第56-57页 |
| ·可能存在的不足 | 第57页 |
| ·研究工作的未来展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62页 |
