| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本文的研究内容及技术路线 | 第14-16页 |
| 第二章 车辆路径问题概述 | 第16-23页 |
| 2.1 车辆路径问题描述 | 第16-19页 |
| 2.2 车辆路径问题数学模型 | 第19-22页 |
| 2.2.1 CVRP基本数学模型 | 第19-20页 |
| 2.2.2 VRPTW基本数学模型 | 第20-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 考虑货物类别的HFFVRP模型 | 第23-34页 |
| 3.1 配送货物类别 | 第23页 |
| 3.2 配送运输成本 | 第23-25页 |
| 3.3 考虑货物类别的HFFVRP数学模型构建 | 第25-30页 |
| 3.3.1 考虑货物类别的HFFVRP问题描述 | 第25页 |
| 3.3.2 基本假设 | 第25-26页 |
| 3.3.3 符号说明 | 第26-27页 |
| 3.3.4 相关函数说明 | 第27-28页 |
| 3.3.5 数学模型 | 第28-30页 |
| 3.4 模型验证 | 第30-33页 |
| 3.4.1 测试数据 | 第30-31页 |
| 3.4.2 测试结果 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 考虑货物类别的HFFVRP模型求解算法设计 | 第34-52页 |
| 4.1 车辆路径问题常见算法 | 第34-42页 |
| 4.1.1 精确算法 | 第34-35页 |
| 4.1.2 启发式算法 | 第35-37页 |
| 4.1.3 智能优化算法 | 第37-42页 |
| 4.2 遗传算法概述 | 第42-45页 |
| 4.2.1 遗传算法基本运算流程 | 第42-44页 |
| 4.2.2 遗传算法的运行参数 | 第44-45页 |
| 4.3 求解考虑货物类别的HFFVRP算法设计 | 第45-51页 |
| 4.3.1 染色体编码和解码 | 第45-46页 |
| 4.3.2 初始种群的生成 | 第46-47页 |
| 4.3.3 适应度函数 | 第47-48页 |
| 4.3.4 选择算子 | 第48-49页 |
| 4.3.5 交叉算子 | 第49-50页 |
| 4.3.6 变异算子 | 第50页 |
| 4.3.7 算法终止规则 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 算例分析 | 第52-66页 |
| 5.1 算例运行条件 | 第52页 |
| 5.2 算例运行结果 | 第52-63页 |
| 5.2.1 6 客户节点算例 | 第52-53页 |
| 5.2.2 R10125客户节点算例 | 第53-57页 |
| 5.2.3 C10150客户节点算例 | 第57-60页 |
| 5.2.4 RC101100客户节点算例 | 第60-63页 |
| 5.3 算例结果分析 | 第63-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-66页 |
| 结论和展望 | 第66-68页 |
| 结论 | 第66页 |
| 研究展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-73页 |
| 附录 | 第73-79页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80页 |