| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·多目标车辆路径优化的研究意义 | 第8-9页 |
| ·进化多目标优化算法的研究现状 | 第9-10页 |
| ·进化多目标车辆路径优化算法的研究现状 | 第10-11页 |
| ·免疫优化算法的主要进展 | 第11-12页 |
| ·密母算法研究的发展 | 第12-13页 |
| ·本文的研究动机和主要工作 | 第13-14页 |
| ·本文的内容安排 | 第14-16页 |
| 第二章 基于克隆选择的免疫多目标优化 | 第16-22页 |
| ·多目标优化问题的数学描述 | 第16-17页 |
| ·免疫多目标优化的基本原理 | 第17-18页 |
| ·非支配邻域免疫算法 NNIA | 第18-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 车辆路径规划问题的连续多目标优化模型设计 | 第22-36页 |
| ·引言 | 第22页 |
| ·带时间窗的多目标车辆路径优化问题的数学描述 | 第22-24页 |
| ·车辆到达时间转化为服务质量 | 第24-26页 |
| ·时间窗约束转化为服务质量 | 第26-27页 |
| ·求解 VRPTW 的 NNIA 算法 | 第27-28页 |
| ·仿真实验及结果分析 | 第28-35页 |
| ·仿真条件 | 第28页 |
| ·测试用例 | 第28-29页 |
| ·实验说明 | 第29页 |
| ·实验结果 | 第29-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 结合 LK 搜索和 NNIA 的多目标车辆路径优化算法 | 第36-60页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·LK 启发式搜索概述 | 第36-37页 |
| ·MIA 算法 | 第37-43页 |
| ·编码和初始化 | 第38-39页 |
| ·更新优势种群 | 第39页 |
| ·LK 启发式搜索 | 第39页 |
| ·选择和克隆 | 第39-40页 |
| ·交叉和变异 | 第40-43页 |
| ·仿真实验及其结果分析 | 第43-59页 |
| ·仿真条件 | 第43-44页 |
| ·测试用例 | 第44页 |
| ·性能指标 | 第44-45页 |
| ·实验说明 | 第45页 |
| ·实验结果 | 第45-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·论文工作总结 | 第60-61页 |
| ·进一步展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 研究成果 | 第70-71页 |