物流配送动态车辆路径优化研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| 1.1 选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.1 物流领域研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 动态车辆路径问题研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 论文的结构及主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 物流配送车辆路径优化问题 | 第13-24页 |
| 2.1 物流基本概述 | 第13-15页 |
| 2.1.1 物流的描述 | 第13-14页 |
| 2.1.2 配送概述及主要存在问题 | 第14-15页 |
| 2.2 车辆路径问题概述 | 第15-17页 |
| 2.2.1 车辆路径问题问题的描述 | 第15-16页 |
| 2.2.2 车辆路径问题的典型分类 | 第16-17页 |
| 2.3 动态车辆路径问题的基本概念 | 第17-19页 |
| 2.3.1 动态车辆路径问题的描述 | 第17-18页 |
| 2.3.2 动态车辆路径问题的分类 | 第18-19页 |
| 2.3.3 带时间窗的动态车辆路径问题 | 第19页 |
| 2.4 VRP问题的主要求解方法 | 第19-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 带时间窗动态车辆路径优化模型及策略 | 第24-33页 |
| 3.1 带时间窗动态车辆路径问题描述 | 第24页 |
| 3.2 动态车辆路径优化模型的假设 | 第24-25页 |
| 3.3 动态车辆路径优化模型建立 | 第25-27页 |
| 3.3.1 客户满意度函数的建立 | 第25-26页 |
| 3.3.2 模型构建 | 第26-27页 |
| 3.4 动态车辆路径优化模型求解策略设计 | 第27-32页 |
| 3.4.1 物流配送工作原理 | 第27-29页 |
| 3.4.2 动态实时阶段优化策略 | 第29-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 算法求解及实例分析 | 第33-47页 |
| 4.1 基本蚁群算法 | 第33-36页 |
| 4.1.1 蚁群算法的基本思想 | 第33-34页 |
| 4.1.2 基本蚁群算法的模型 | 第34-35页 |
| 4.1.3 基本蚁群算法实现步骤 | 第35-36页 |
| 4.2 蚁群算法的改进 | 第36-39页 |
| 4.2.1 算法路径选择的改进 | 第37页 |
| 4.2.2 信息素更新策略的改进 | 第37-38页 |
| 4.2.3 改进后算法的实现步骤 | 第38-39页 |
| 4.3 实例验证 | 第39-46页 |
| 4.3.1 初始数据及相关参数选择 | 第40-41页 |
| 4.3.2 初始优化方案的确定 | 第41-43页 |
| 4.3.3 动态优化阶段数据和参数设置 | 第43-44页 |
| 4.3.4 动态优化阶段优化方案对比分析 | 第44-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 总结与展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第52页 |
