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物流配送中的车辆路径优化问题研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第1章 绪论第8-17页
   ·课题背景第8-10页
   ·国内外研究现状第10-13页
     ·国外研究现状第10-11页
     ·国内研究现状第11-13页
     ·现状分析第13页
   ·主要研究内容及研究的目的和意义第13-15页
     ·主要研究内容第13页
     ·研究的目的和意义第13-15页
   ·论文的技术路线第15-17页
第2章 车辆路径优化问题与遗传算法第17-29页
   ·车辆路径优化问题的基本概念第17-19页
     ·车辆路径优化问题第17页
     ·带时间窗的车辆路径优化问题第17-19页
   ·VRP的分类及优化方法第19-21页
     ·VRP的分类第19页
     ·VRP的优化方法第19-21页
   ·遗传算法的基本原理第21-24页
     ·遗传算法的生物遗传学基础第21-22页
     ·遗传算法的基本概念与特点第22-23页
     ·遗传算法的过程描述第23-24页
   ·选择遗传算法求解VRP的原因第24-25页
   ·多目标优化问题与最优解第25-28页
     ·多目标优化问题第25-26页
     ·最优解第26-28页
   ·本章小结第28-29页
第3章 带时间窗VRP模型的建立第29-38页
   ·物流配送中VRP模型的描述第29-31页
   ·VRP模型的条件及假设第31页
   ·VRP模型的改进第31-33页
   ·带时间窗VRP模型的建立第33-36页
   ·本章小结第36-38页
第4章 VRPTW的遗传算法求解第38-47页
   ·模型的分析第38-42页
     ·惩罚函数的引入第38-40页
     ·适应度函数的建立第40-42页
   ·遗传算法求解VRPTW第42-46页
     ·确定优先关系与编码第42-43页
     ·约束处理与初始群体的生成第43-45页
     ·GA三个算子的设计第45-46页
     ·终止准则的确定第46页
   ·本章小结第46-47页
第5章 案例分析第47-55页
   ·案例介绍第47-48页
   ·程序设计第48-49页
   ·算法步骤第49页
   ·案例最终结果第49-50页
   ·算法比较第50-54页
   ·本章小结第54-55页
结论第55-56页
 一、主要研究成果和结论第55页
 二、进一步研究展望第55-56页
参考文献第56-60页
附录1第60-64页
附录2第64-67页
攻读学位期间发表的学术论文第67-68页
攻读学位期间参加的科研项目第68-70页
致谢第70页

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