蚁群算法及其在路径优化问题中的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究内容 | 第12-13页 |
| ·研究思路 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论概述 | 第15-24页 |
| ·物流配送问题简介 | 第15-17页 |
| ·配送模式 | 第15页 |
| ·物流配送分类 | 第15-17页 |
| ·最优化相关理论简介 | 第17-18页 |
| ·蚁群算法概述 | 第18-23页 |
| ·蚁群算法的原理和特征 | 第18-20页 |
| ·蚁群算法的分类 | 第20-21页 |
| ·蚁群算法的数学模型 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 车辆最优路径问题分析 | 第24-30页 |
| ·VRP 概述 | 第24-25页 |
| ·VRP 数学模型 | 第25-27页 |
| ·基本的数学模型 | 第25-26页 |
| ·有限制的 VRP 模型 | 第26-27页 |
| ·VRP 问题求解算法研究 | 第27-29页 |
| ·精确算法 | 第28页 |
| ·启发式算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 蚁群算法改进及实现研究 | 第30-49页 |
| ·一般 VRP 中的蚁群算法 | 第30-31页 |
| ·带时间窗的 VRP 中的蚁群算法 | 第31-36页 |
| ·初始化信息激素 | 第31页 |
| ·解的构建 | 第31-32页 |
| ·区域化搜索 | 第32-33页 |
| ·信息激素更新 | 第33-36页 |
| ·改进的蚁群算法实现 | 第36-42页 |
| ·系统初始化 | 第37-38页 |
| ·解的构建 | 第38-41页 |
| ·信息素更新 | 第41-42页 |
| ·参数选择 | 第42-44页 |
| ·参数α和β对算法的影响 | 第42-43页 |
| ·蚂蚁数目 m 对算法的影响 | 第43页 |
| ·信息激素挥发系数ρ对算法的影响 | 第43-44页 |
| ·实例验证 | 第44-48页 |
| ·测试环境简介 | 第44-45页 |
| ·计算结果输出 | 第45页 |
| ·测试结果分析 | 第45-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第五章 总结 | 第49-51页 |
| ·工作小结 | 第49页 |
| ·不足及展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
