物流配送路径问题的群智能混合算法研究与应用
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·选题背景 | 第11-12页 |
| ·课题研究现状 | 第12-16页 |
| ·当代物流发展现状 | 第12-13页 |
| ·车辆路径问题研究现状 | 第13-14页 |
| ·蚁群算法及VRP模型应用的国内外研究进展 | 第14-16页 |
| ·研究内容与创新点 | 第16页 |
| ·论文提纲 | 第16-18页 |
| 第二章 车辆路径问题的模型介绍 | 第18-28页 |
| ·标准车辆路径问题 | 第18-19页 |
| ·车辆路径问题的分类 | 第19页 |
| ·VRPTW概述 | 第19-22页 |
| ·VRPTW定义 | 第19-20页 |
| ·时间窗问题 | 第20-21页 |
| ·VRPTW的约束条件 | 第21-22页 |
| ·车辆路径问题的数学模型 | 第22-27页 |
| ·VRP问题的数学模型 | 第22-23页 |
| ·VRPTW问题的数学模型 | 第23-25页 |
| ·物流配送车辆调度数学模型 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 车辆路径问题中的聚类分析 | 第28-38页 |
| ·聚类的一般步骤 | 第28页 |
| ·聚类算法的分类 | 第28-30页 |
| ·K-均值算法 | 第30-33页 |
| ·基本原理 | 第30-31页 |
| ·处理过程 | 第31-32页 |
| ·算法特点 | 第32-33页 |
| ·聚类分析在车辆路径问题中的应用 | 第33-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 车辆路径问题的群智能算法研究 | 第38-52页 |
| ·蚁群算法介绍 | 第38-41页 |
| ·基本原理 | 第38-40页 |
| ·处理流程 | 第40-41页 |
| ·粒子群算法介绍 | 第41-44页 |
| ·基本原理 | 第42-43页 |
| ·算法步骤 | 第43-44页 |
| ·差分进化介绍 | 第44-47页 |
| ·基本差分演化模型 | 第44-46页 |
| ·处理流程 | 第46-47页 |
| ·蚁群算法与粒子群算法结合(PSOAS) | 第47-48页 |
| ·蚁群算法与差分演化结合(DEAS) | 第48-50页 |
| ·双种群混合算法 | 第50页 |
| ·算法仿真 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 第三方物流管理系统设计 | 第52-66页 |
| ·引言 | 第52页 |
| ·总体需求分析 | 第52-54页 |
| ·物流管理系统设计 | 第54-55页 |
| ·车辆调度平台总体结构框架 | 第55-57页 |
| ·数据信息流控制 | 第57页 |
| ·系统各功能模块的实现 | 第57-65页 |
| ·运务管理 | 第57-59页 |
| ·调度基础信息管理 | 第59-60页 |
| ·车辆管理 | 第60-61页 |
| ·客户管理 | 第61-62页 |
| ·单据管理 | 第62-64页 |
| ·车辆智能算法调度 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 总结与展望 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66-67页 |
| ·展望 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
