基于广义多子代遗传算法的外卖配送问题研究
| 摘要 | 第8-9页 |
| 英文摘要 | 第9-10页 |
| 1 引言 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 外卖配送 | 第11-12页 |
| 1.2.2 车辆路径问题 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 | 第13-16页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 研究方法 | 第14页 |
| 1.3.3 技术路线 | 第14-16页 |
| 2 遗传算法 | 第16-29页 |
| 2.1 基本遗传算法 | 第16-20页 |
| 2.1.1 编码与解码 | 第16-17页 |
| 2.1.2 初始化种群 | 第17页 |
| 2.1.3 适应度函数 | 第17页 |
| 2.1.4 选择 | 第17-18页 |
| 2.1.5 交叉 | 第18页 |
| 2.1.6 变异 | 第18-19页 |
| 2.1.7 精英保留 | 第19页 |
| 2.1.8 停机条件 | 第19-20页 |
| 2.2 多子代遗传算法 | 第20-23页 |
| 2.2.1 进化原理 | 第20页 |
| 2.2.2 生物学基础 | 第20-21页 |
| 2.2.3 数学生态学基础 | 第21-22页 |
| 2.2.4 算法实现 | 第22页 |
| 2.2.5 种内竞争操作 | 第22-23页 |
| 2.3 广义多子代遗传算法 | 第23-29页 |
| 2.3.1 算法实现 | 第23页 |
| 2.3.2 算法分析 | 第23-24页 |
| 2.3.3 进化策略 | 第24-25页 |
| 2.3.4 算法对比 | 第25-29页 |
| 3 车辆路径问题 | 第29-37页 |
| 3.1 车辆路径问题的一般描述 | 第29-31页 |
| 3.2 带约束车辆路径问题模型 | 第31-32页 |
| 3.3 编码 | 第32页 |
| 3.4 启发式插入 | 第32-33页 |
| 3.5 交叉 | 第33页 |
| 3.6 变异 | 第33-34页 |
| 3.7 算法对比 | 第34-37页 |
| 4 外卖配送系统 | 第37-43页 |
| 4.1 M平台现有外卖配送流程 | 第37-38页 |
| 4.2 人工配送方法 | 第38-40页 |
| 4.2.1 配送路线规划方法 | 第38-39页 |
| 4.2.2 存在的问题 | 第39-40页 |
| 4.3 VRP配送方法 | 第40-43页 |
| 4.3.1 订单处理 | 第40页 |
| 4.3.2 配送路线决策方法 | 第40-42页 |
| 4.3.3 外卖分配 | 第42页 |
| 4.3.4 优势分析 | 第42-43页 |
| 5 实证研究 | 第43-52页 |
| 5.1 获取节点之间的距离 | 第43-45页 |
| 5.2 收集订单数据 | 第45-47页 |
| 5.3 衡量指标及实验环境 | 第47页 |
| 5.4 单餐厅配送研究 | 第47-49页 |
| 5.4.1 人工配送方法配送路线 | 第47-48页 |
| 5.4.2 VRP配送方法配送路线 | 第48-49页 |
| 5.4.3 结果分析 | 第49页 |
| 5.5 多餐厅配送研究 | 第49-52页 |
| 5.5.1 人工配送方法配送路线 | 第49页 |
| 5.5.2 VRP配送方法配送路线 | 第49-50页 |
| 5.5.3 结果分析 | 第50-52页 |
| 6 结论 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52页 |
| 6.2 展望 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
