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基于蚁群算法的海防部队车辆路径优化问题研究

摘要第1-10页
ABSTRACT第10-11页
第一章 绪论第11-17页
   ·课题的背景及研究目的和意义第11-14页
     ·当前课题研究的背景第11-13页
     ·课题研究的目的及其对海防部队后勤保障的意义第13-14页
     ·课题的提出第14页
   ·本文研究的主要内容结构及创新点第14-17页
     ·课题主要研究内容第14-15页
     ·本课题研究的创新点第15-16页
     ·论文的篇章结构第16-17页
第二章 军事物流保障及车辆路径优化问题概况研究第17-30页
   ·物流配送的概念及组成第17-19页
     ·物流相关概念第17-18页
     ·物流运输和配送的组成第18-19页
     ·现代物流的特点和功能第19页
   ·现代军事物流研究第19-23页
     ·军事物流的概念理解第19-20页
     ·现代军事物流与传统军事物流的对比分析第20-21页
     ·现代军事物流的特点及海防部队物流要求第21-23页
   ·物流管理调度中车辆路径问题简介及研究现状第23-30页
     ·VRP 简介及分类第23-24页
     ·VRP 问题的发展进程第24-27页
     ·海防部队车辆路径优化模型简介第27-30页
第三章 海防部队车辆路径优化问题的蚁群算法设计第30-51页
   ·蚁群算法及其海防部队VRP 中的应用模型第30-38页
     ·蚁群算法的提出及其原理第30-32页
     ·应用于海防部队物流的蚁群算法的基本模型第32-35页
     ·蚁群算法实现海防部队配送的基本流程第35-36页
     ·基本蚁群算法求解海防部队VRP 的分析评估第36-38页
   ·针对海防部队实际情况改进蚁群算法第38-43页
     ·基本蚁群算法的优点和不足及其原因分析第38-40页
     ·针对不足改进蚁群算法第40-43页
   ·海防部队物流保障中有运力限制VRP 问题的蚁群算法实现第43-51页
     ·蚁群算法求解海防部队VRP 问题的总体思路第43-44页
     ·与应用算法设计相关的图论概念第44-45页
     ·蚁群算法求解VRP 时应明确和注意的问题第45-46页
     ·蚁群算法应用于海防部队VRP 问题的设计规则第46-47页
     ·蚁群算法对海防部队有容量限制VRP 问题的求解及实现流程第47-51页
第四章 带时间窗约束的海防部队车辆路径问题研究第51-61页
   ·带时间窗的车辆路径问题(VRPTW)第51-53页
     ·时间窗相关概念第51-52页
     ·带时间窗的车辆路径问题的结构和特点第52-53页
   ·海防部队遂行抗灾抢险保障任务中VRPTW 的建模及求解第53-61页
     ·偏离时间约束时的惩罚函数第53-55页
     ·海防部队抗灾抢险保障任务中VRPTW 模型的建立第55-57页
     ·求解抗灾抢险中VRPWT 模型的蚁群算法设计第57-61页
第五章 海防部队VRP 问题中蚁群算法参数配置研究第61-72页
   ·参数对蚁群算法求解海防部队VRP 问题性能的影响分析第61-67页
     ·信息素和启发函数对求解海防部队VRP 算法性能的影响第61-62页
     ·信息残留因子对求解海防部队VRP 算法性能的影响第62-63页
     ·信息启发因子对海防部队VRP 优化蚁群算法性能的影响第63-64页
     ·期望启发式因子对求解海防部队VRP 蚁群算法性能的影响第64-65页
     ·蚂蚁数目对求解海防部队VRP 蚁群算法性能的影响第65-66页
     ·信息素强度(Q)对求解海防部队VRP 蚁群算法性能的影响第66-67页
   ·求解海防部队VRP 算法的参数最佳组合配置研究第67-72页
     ·关键参数最佳组合配置的研究第67-70页
     ·实际应用中设置参数应注意的问题及选择参数“三步走”方法第70-71页
     ·设置适合本部队VRP 问题的最优组合参数第71-72页
第六章 案例分析第72-88页
   ·案例1:参数优化设置应用案例――最短路径快速出兵第73-78页
     ·海防部队快速出兵问题的提出第73-74页
     ·案例1 问题的求解步骤及结果第74-78页
   ·案例2:多目标可行解优先案例――节约运力合理配送第78-84页
     ·海防部队有容量限制配送优化问题的提出第78-79页
     ·案例2 问题的求解及分析评价第79-84页
   ·案例3:带时间窗路径优化案例――按时供给精确保障第84-88页
     ·海防部队按时间节点配送实现精确保障问题的提出第84-85页
     ·案例3 问题的归纳和求解第85-88页
结束语第88-89页
致谢第89-90页
参考文献第90-94页
作者在学期间取得的学术成果第94页

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