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基于粒子群优化算法求解车辆调度问题

摘要第1-6页
Abstract第6-7页
目录第7-10页
第一章 绪论第10-17页
   ·论文的研究背景及意义第10页
   ·VRP 研究现状第10-14页
     ·PSO 研究现状第12-13页
     ·PSO 求解 VRP 研究现状第13页
     ·当前 PSO 求解 VRP 面临的问题第13-14页
   ·本文主要研究内容第14-15页
   ·论文组织第15-16页
   ·本章小结第16-17页
第二章 车辆路径问题及模型第17-24页
   ·车辆路径问题定义及分类第17-20页
     ·车辆路径问题及组成要素第17-18页
     ·车辆路径问题分类第18-20页
   ·标准车辆路径问题数学模型第20-21页
     ·CVRP 问题描述第20页
     ·CVRP 模型的建立第20-21页
   ·VRP 问题的计算方法第21-23页
     ·精确算法第21页
     ·启发式算法第21-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 粒子群算法及其改进第24-36页
   ·基本粒子群算法第24-27页
     ·PSO 的基本思想第24页
     ·数学模型及算法流程第24-25页
     ·粒子群算法的流程和特点第25-27页
   ·标准粒子群算法第27-30页
     ·参数设置第28-30页
     ·两种版本的粒子群算法第30页
   ·粒子群算法的改进第30-35页
     ·惯性因子的改进第30-31页
     ·收缩因子(Constriction Factor)的引入第31-32页
     ·邻域拓扑研究第32-33页
     ·混合改进策略研究第33-35页
   ·本章小结第35-36页
第四章 复合粒子群算法求解 CVRP第36-49页
   ·复合模型粒子群算法介绍第36页
   ·CMPSO 的参数更新策略第36-37页
   ·CMPSO 的解码规则第37-40页
     ·载重量优先的解码第37-38页
     ·随机值的十位数值优先的解码第38-40页
   ·CMPSO 中非法解的调整第40-43页
     ·载重量优先的非法解调整第40-42页
     ·十位数值优先的非法解调整第42-43页
   ·CMPSO 中的路线改进技术第43-45页
     ·最邻近算法 NNA第44页
     ·Or-Opt 算法第44-45页
   ·CMPSO 求解 CVRP第45-48页
     ·CMPSO 的初始化策略第45-47页
     ·求解 CVRP 的 CMPSO 伪码第47-48页
   ·本章小结第48-49页
第五章 实验仿真第49-61页
   ·实验环境说明第49页
   ·实数编码 PSO 求解小规模 CVRP 的实验结果第49-51页
   ·载重量优先的 CMPSO 求解基准 CVRP 实例的实验结果第51-55页
     ·CMPSO 求解基准实例的实验结果第51-53页
     ·CMPSO 与其它 PSO 算法的对比实验第53-54页
     ·CMPSO 与其他算法的实验结果对比第54-55页
   ·十位数值优先的 CMPSO 求解基准 CVRP 实例的实验结果第55-56页
     ·CMPSO 求解基准实例的实验结果第55-56页
   ·CMPSO 求解 CVRP 的实验结果分析和总结第56-60页
     ·两种解码的 CMPSO 的实验结果比较第56-57页
     ·两种解码实现算法的性能差别分析第57-60页
   ·本章小结第60-61页
第六章 总结第61-63页
   ·论文总结第61-62页
   ·研究前景与展望第62-63页
参考文献第63-64页
致谢第64页

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