基于人工蜂群算法的城市物流配送服务车辆调度问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题来源 | 第9页 |
| 1.2 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.3.1 静态车辆调度问题研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.2 动态车辆调度问题研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.3 人工蜂群算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 当前存在的主要问题 | 第14页 |
| 1.5 本论文的主要工作内容 | 第14-16页 |
| 第2章 城市物流配送运输服务模型 | 第16-29页 |
| 2.1 城市物流配送业务特点 | 第16-17页 |
| 2.2 城市物流配送网络模型 | 第17-19页 |
| 2.3 城市物流配送服务资源整合 | 第19-21页 |
| 2.4 城市物流配送服务调度模型 | 第21-22页 |
| 2.5 人工蜂群算法原理及在运输调度中的应用 | 第22-28页 |
| 2.5.1 蜜蜂采蜜的生物学机理 | 第22-24页 |
| 2.5.2 人工蜂群算法基本原理 | 第24-27页 |
| 2.5.3 人工蜂群算法在运输调度中的应用 | 第27-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 静态需求下城市物流配送调度算法 | 第29-44页 |
| 3.1 城市物流配送静态调度问题描述 | 第29页 |
| 3.2 静态调度问题数学模型 | 第29-33页 |
| 3.3 静态调度算法设计 | 第33-37页 |
| 3.4 算法详细步骤 | 第37-39页 |
| 3.5 实验与分析 | 第39-43页 |
| 3.5.1 实验数据 | 第39-41页 |
| 3.5.2 实验结果 | 第41-42页 |
| 3.5.3 与遗传算法的对比 | 第42-43页 |
| 3.6 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 动态需求下城市物流配送调度算法 | 第44-52页 |
| 4.1 城市物流配送动态调度阶段问题描述 | 第44-45页 |
| 4.2 动态调度问题数学模型 | 第45-46页 |
| 4.3 动态调度算法设计 | 第46-47页 |
| 4.4 动态调度算法步骤 | 第47-48页 |
| 4.5 实验与分析 | 第48-51页 |
| 4.5.1 实验数据 | 第49-50页 |
| 4.5.2 实验结果 | 第50-51页 |
| 4.5.3 与遗传算法的对比 | 第51页 |
| 4.6 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 城市物流配送系统设计实现 | 第52-66页 |
| 5.1 功能设计 | 第52-54页 |
| 5.2 数据库设计 | 第54-57页 |
| 5.2.1 数据库设计 | 第54-55页 |
| 5.2.2 主要单据分析 | 第55-57页 |
| 5.3 系统实现 | 第57-60页 |
| 5.3.1 系统技术框架 | 第57-58页 |
| 5.3.2 智能调度模块实现 | 第58-60页 |
| 5.4 系统测试 | 第60-65页 |
| 5.4.1 测试用例及测试数据 | 第60-62页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第62-65页 |
| 5.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 结论 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
