| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 车辆路径问题的研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 车辆路径问题研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 不同类型车辆路径问题的研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 车辆路径问题的启发式算法研究 | 第14-15页 |
| 1.3 论文所做工作及结构介绍 | 第15-17页 |
| 第二章 VRP模型与遗传算法 | 第17-21页 |
| 2.1 标准车辆路径问题及数学模型 | 第17-18页 |
| 2.2 VRP扩展模型的研究内容 | 第18页 |
| 2.3 遗传算法在VRP问题中的应用 | 第18-19页 |
| 2.3.1 遗传算法概述 | 第18页 |
| 2.3.2 遗传算法求解VRP问题的一般流程 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第三章 基于合作协同进化的多回收站垃圾收运问题求解 | 第21-34页 |
| 3.1 多回收站垃圾收运问题的描述与模型建立 | 第21-23页 |
| 3.1.1 问题描述 | 第21-22页 |
| 3.1.2 问题假设 | 第22页 |
| 3.1.3 数学模型 | 第22-23页 |
| 3.2 基于CC框架的算法设计 | 第23-29页 |
| 3.2.1 合作协同进化策略 | 第23-24页 |
| 3.2.2 聚类及改进 | 第24-26页 |
| 3.2.3 混合遗传算法 | 第26-29页 |
| 3.2.4 CC-HGA步骤描述 | 第29页 |
| 3.3 实例分析 | 第29-33页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第30-31页 |
| 3.3.2 仿真算例分析 | 第31-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 考虑动态客户需求的物资配送问题求解方法 | 第34-45页 |
| 4.1 问题描述及模型建立 | 第34-36页 |
| 4.1.1 问题描述 | 第34页 |
| 4.1.2 泊松分布需求预测模型 | 第34-35页 |
| 4.1.3 需求不确定的物资配送模型 | 第35-36页 |
| 4.2 预测需求可调节的遗传算法 | 第36-40页 |
| 4.2.1 算法流程 | 第36-37页 |
| 4.2.2 需求调节算子 | 第37-38页 |
| 4.2.3 基本遗传算法 | 第38-40页 |
| 4.3 实验仿真 | 第40-44页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第40-41页 |
| 4.3.2 实验结果与分析 | 第41-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 研究总结 | 第45页 |
| 5.2 展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 符号表 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-54页 |
| 附录:读研期间科研情况 | 第54页 |