摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第1章 绪论 | 第11-27页 |
1.1 研究背景 | 第11-12页 |
1.2 物流车辆调度概念 | 第12-13页 |
1.3 以集散点为核心的车辆调度模型 | 第13-16页 |
1.3.1 单配送中心配送模式 | 第13-14页 |
1.3.2 准多配送中心配送模式 | 第14-15页 |
1.3.3 多配送中心配送模式 | 第15-16页 |
1.4 车辆调度模型的国内外研究情况 | 第16-18页 |
1.4.1 国外车辆调度模型研究情况 | 第17页 |
1.4.2 国内车辆调度模型研究情况 | 第17-18页 |
1.5 车辆调度模型的求解算法研究情况 | 第18-23页 |
1.5.1 单车场车辆调度算法应用研究概况 | 第18-22页 |
1.5.2 多车场车辆调度算法应用研究概况 | 第22-23页 |
1.6 现有研究中存在的问题 | 第23-24页 |
1.7 论文的研究意义、内容 | 第24-26页 |
1.7.1 论文研究目的和意义 | 第24-25页 |
1.7.2 研究内容 | 第25-26页 |
1.8 论文框架 | 第26页 |
1.9 本章小结 | 第26-27页 |
第2章 多集散点车辆调度模型及其算法分析 | 第27-42页 |
2.1 多集散点车辆调度模型 | 第27-30页 |
2.1.1 运输组织方式的趋势 | 第27页 |
2.1.2 进化设计理论 | 第27-29页 |
2.1.3 多集散点货运模式的提出 | 第29-30页 |
2.2 多集散点车辆调度特点 | 第30-31页 |
2.3 求解车辆调度模型的蚁群、粒子群算法分析 | 第31-40页 |
2.3.1 蚁群优化算法及分析 | 第32-36页 |
2.3.2 粒子群优化算法及分析 | 第36-40页 |
2.3.3 算法应用前景 | 第40页 |
2.4 本章小结 | 第40-42页 |
第3章 多集散点车辆调度模型的建立 | 第42-57页 |
3.1 调度系统描述 | 第42-43页 |
3.2 模型的假设与前提 | 第43页 |
3.3 多集散点车辆调度问题的微观化表示 | 第43-45页 |
3.4 多集散点车辆调度模型 | 第45-54页 |
3.4.1 参数定义 | 第45-48页 |
3.4.2 分目标函数 | 第48-50页 |
3.4.3 总目标函数 | 第50-51页 |
3.4.4 约束条件 | 第51-53页 |
3.4.5 多集散点车辆调度总模型 | 第53-54页 |
3.5 复杂情况下适应度函数及约束的简化 | 第54-56页 |
3.5.1 适应度函数简化 | 第54-55页 |
3.5.2 约束简化 | 第55页 |
3.5.3 仿真采用的简化车辆调度模型 | 第55-56页 |
3.6 本章小结 | 第56-57页 |
第4章 多集散点车辆调度问题中交通约束条件分析 | 第57-65页 |
4.1 交通分配规律分析 | 第57-58页 |
4.2 交通分配模型 | 第58-59页 |
4.3 基于粒子群算法的交通分配模型求解 | 第59-63页 |
4.3.1 粒子群算法求交通分配模型过程 | 第59-60页 |
4.3.2 粒子群算法求解交通分配模型的合理性分析 | 第60页 |
4.3.3 仿真计算 | 第60-63页 |
4.4 本章小结 | 第63-65页 |
第5章 多集散点车辆调度模型的求解 | 第65-84页 |
5.1 满载货物装车问题的粒子群优化 | 第65-69页 |
5.1.1 满载装车问题的粒子群算法求解 | 第66-67页 |
5.1.2 仿真计算 | 第67-69页 |
5.2 多集散点车辆调度问题的改进蚁群算法研究 | 第69-79页 |
5.2.1 单车路径优化的改进蚁群算法 | 第69-70页 |
5.2.2 单车路径优化的仿真计算 | 第70-73页 |
5.2.3 多车车辆调度问题的改进蚁群算法 | 第73-74页 |
5.2.4 多车车辆调度的仿真计算 | 第74-79页 |
5.3 多集散点多车辆调度问题的混合算法研究 | 第79-83页 |
5.3.1 混合优化算法 | 第79-81页 |
5.3.2 多集散点车辆调度的混合算法仿真计算 | 第81-83页 |
5.4 本章小结 | 第83-84页 |
结论 | 第84-86页 |
参考文献 | 第86-98页 |
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第98-99页 |
致谢 | 第99-100页 |
作者简介 | 第100页 |