| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文的主要研究内容和组织架构 | 第13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 物流配送路径优化算法比较分析 | 第14-24页 |
| 2.1 物流配送路径优化问题 | 第14-16页 |
| 2.1.1 物流配送路径优化概念 | 第14-15页 |
| 2.1.2 物流配送路径优化问题的分类 | 第15-16页 |
| 2.2 经典进化算法在物流配送路径优化中的应用 | 第16-20页 |
| 2.2.1 基于蚂蚁算法的路径优化 | 第16-18页 |
| 2.2.2 基于模拟退火的路径优化 | 第18-19页 |
| 2.2.3 基于遗传算法的路径优化 | 第19-20页 |
| 2.2.4 进化算法在路径优化上的比较分析 | 第20页 |
| 2.3 物流配送路径优化问题的复杂性 | 第20-21页 |
| 2.3.1 路况变化的复杂性 | 第20-21页 |
| 2.3.2 路径选择的动态性 | 第21页 |
| 2.3.3 物流配送的复杂性 | 第21页 |
| 2.4 进化算法在复杂路况路径优化的局限性 | 第21-22页 |
| 2.5 深度学习技术的优势 | 第22-23页 |
| 2.5.1 深度学习简介 | 第22页 |
| 2.5.2 深度学习在路况预测中的优势 | 第22-23页 |
| 2.6 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于深度信念网络的路况预测模型 | 第24-40页 |
| 3.1 深度信念网络模型 | 第24-27页 |
| 3.1.1 深度信念网络模型结构 | 第24-25页 |
| 3.1.2 自编码网络 | 第25页 |
| 3.1.3 受限波尔兹曼机 | 第25-27页 |
| 3.2 基于深度信念网络的路况预测-DBNTF模型 | 第27-34页 |
| 3.2.1 DBNTF模型的思路和流程图 | 第27-28页 |
| 3.2.2 DBNTF模型的数据处理 | 第28-30页 |
| 3.2.3 DBNTF模型的构建与训练 | 第30-34页 |
| 3.3 预测性能的评价方法 | 第34-35页 |
| 3.4 路况预测算法-DBNTF算法 | 第35-36页 |
| 3.5 实验验证与分析 | 第36-39页 |
| 3.5.1 实验测试环境 | 第36页 |
| 3.5.2 实验测试例子 | 第36-37页 |
| 3.5.3 预测结果和分析 | 第37-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于DBNTF的物流配送路径优化算法 | 第40-49页 |
| 4.1 基于DBNTF的物流配送路径优化模型 | 第40-42页 |
| 4.1.1 路径优化思路 | 第40页 |
| 4.1.2 基于DBNTF的物流配送路径优化模型的构建 | 第40-42页 |
| 4.2 分时带权交通网络的构建 | 第42页 |
| 4.2.1 分时权重求解 | 第42页 |
| 4.2.2 分时带权交通网络 | 第42页 |
| 4.3 改进蚂蚁算法 | 第42-44页 |
| 4.3.1 蚂蚁算法的改进 | 第42-43页 |
| 4.3.2 改进蚂蚁算法在分时带权交通网络中的求解 | 第43-44页 |
| 4.4 基于DBNTF的物流配送路径优化算法的实现 | 第44-45页 |
| 4.5 实例与实验验证 | 第45-48页 |
| 4.5.1 实例介绍 | 第45-46页 |
| 4.5.2 案例结果和分析 | 第46-47页 |
| 4.5.3 仿真验证与分析 | 第47-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 总结和展望 | 第49-50页 |
| 5.1 总结 | 第49页 |
| 5.2 展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 附录 本文作者在攻读硕士学位期间所发表的论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
