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多集散点车辆调度模型及算法研究

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

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