求解车辆路径问题的智能算法研究
| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7页 |
| 第一章 前言 | 第8-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8页 |
| 1.2 车辆路径问题及其分类 | 第8-9页 |
| 1.2.1 VRP基本描述 | 第8-9页 |
| 1.2.2 VRP分类 | 第9页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3.1 基本车辆路径问题发展与现状 | 第9-11页 |
| 1.3.2 需求可拆分车辆路径问题发展与现状 | 第11页 |
| 1.4 研究内容与组织结构 | 第11-13页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第11-12页 |
| 1.4.2 本文结构安排 | 第12-13页 |
| 第二章 车辆路径问题模型介绍 | 第13-20页 |
| 2.1 CVRP与SDVRP概述 | 第13-15页 |
| 2.1.1 CVRP概述 | 第13-14页 |
| 2.1.2 SDVRP概述 | 第14-15页 |
| 2.2 算法介绍 | 第15-19页 |
| 2.2.1 粒子群算法介绍 | 第15-16页 |
| 2.2.2 蚁群算法介绍 | 第16-18页 |
| 2.2.3 K-means聚类算法 | 第18-19页 |
| 2.3 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 改进的粒子群算法求解基本车辆路径问题 | 第20-30页 |
| 3.1 算法介绍 | 第20-23页 |
| 3.1.1 粒子的编码 | 第20页 |
| 3.1.2 初始粒子群的产生 | 第20-21页 |
| 3.1.3 粒子的更新公式 | 第21页 |
| 3.1.4 粒子的规范化处理 | 第21页 |
| 3.1.5 不可行解的调整策略 | 第21-22页 |
| 3.1.6 局部搜索 | 第22-23页 |
| 3.2 算法流程 | 第23-24页 |
| 3.3 算法测试 | 第24-29页 |
| 3.3.1 实验 1 | 第24-25页 |
| 3.3.2 实验 2 | 第25-26页 |
| 3.3.3 实验 3 | 第26-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 聚类算法求解需求可拆分车辆路径问题 | 第30-37页 |
| 4.1 算法介绍 | 第30-31页 |
| 4.1.1 聚类方式 | 第30-31页 |
| 4.1.2 拆分策略 | 第31页 |
| 4.2 算法的求解步骤 | 第31-32页 |
| 4.3 算法测试 | 第32-35页 |
| 4.3.1 实验 1 | 第32-33页 |
| 4.3.2 实验 2 | 第33-34页 |
| 4.3.3 实验 3 | 第34-35页 |
| 4.3.4 实验 4 | 第35页 |
| 4.4 参数取值分析 | 第35-36页 |
| 4.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 总结与展望 | 第37-38页 |
| 5.1 总结 | 第37页 |
| 5.2 展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-42页 |
| 致谢 | 第42-44页 |
| 在学期间的科研情况 | 第44页 |
