| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 问题的提出与研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 具有同时取货和送货的车辆路径问题 | 第11-12页 |
| 1.2.2 不确定信息的车辆路径问题 | 第12-14页 |
| 1.3 本文工作 | 第14-16页 |
| 1.3.1 主要内容和结构安排 | 第14页 |
| 1.3.2 研究思路和技术路线 | 第14-16页 |
| 第2章 问题描述和求解方法概述 | 第16-39页 |
| 2.1 车辆路径问题描述 | 第16-26页 |
| 2.1.1 车辆路径问题的原始问题 | 第17-19页 |
| 2.1.2 车辆路径问题的特点 | 第19-22页 |
| 2.1.3 车辆路径问题的分类 | 第22-26页 |
| 2.1.3.1 带能力约束的车辆路径问题 | 第24-25页 |
| 2.1.3.2 带时间窗的车辆路径问题 | 第25-26页 |
| 2.1.3.3 具有同时取货和送货的车辆路径问题 | 第26页 |
| 2.2 车辆路径问题算法综述 | 第26-39页 |
| 2.2.1 车辆路径问题的精确算法 | 第27-28页 |
| 2.2.2 车辆路径问题的传统启发式算法 | 第28-33页 |
| 2.2.3 车辆路径问题的现代启发式算法 | 第33-39页 |
| 第3章 具有同时取送货和不确定信息的车辆路径问题模型 | 第39-50页 |
| 3.1 模糊时间窗 | 第39-42页 |
| 3.1.1 模糊数学相关知识 | 第39-40页 |
| 3.1.2 模糊时间窗 | 第40-42页 |
| 3.2 时间依赖性旅行时间 | 第42-44页 |
| 3.2.1 时间依赖函数 | 第42-44页 |
| 3.2.2 旅行时间的计算 | 第44页 |
| 3.3 具有同时取送货和不确定信息的VRP模型的建立 | 第44-50页 |
| 3.3.1 模型基本假设 | 第45页 |
| 3.3.2 模型参变量定义 | 第45-46页 |
| 3.3.3 模型建立 | 第46-50页 |
| 第4章 遗传-禁忌搜索算法的设计 | 第50-65页 |
| 4.1 遗传-禁忌搜索算法的设计 | 第50-63页 |
| 4.1.1 染色体编码 | 第50-52页 |
| 4.1.2 种群初始化 | 第52-53页 |
| 4.1.3 适应度函数的选择 | 第53页 |
| 4.1.4 选择算子 | 第53-56页 |
| 4.1.5 交叉算子 | 第56-59页 |
| 4.1.6 变异算子 | 第59-61页 |
| 4.1.7 禁忌搜索算法 | 第61-62页 |
| 4.1.8 终止准则 | 第62-63页 |
| 4.2 遗传-禁忌搜索算法的流程 | 第63-65页 |
| 第5章 算例仿真 | 第65-73页 |
| 5.1 算例仿真 | 第65-70页 |
| 5.1.1 测试算例 | 第65-66页 |
| 5.1.2 仿真结果 | 第66-70页 |
| 5.2 结果分析 | 第70-73页 |
| 5.2.1 收敛效果分析 | 第70-71页 |
| 5.2.2 算法性能分析 | 第71-73页 |
| 第6章 总结与展望 | 第73-76页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第73-74页 |
| 6.2 后续研究展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-82页 |
| 致谢 | 第82页 |