| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·选题背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-13页 |
| ·车辆路径优化及其算法研究现状 | 第9-11页 |
| ·协同车辆路径优化问题研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文思路及内容安排 | 第13-15页 |
| 2 协同配送中的车辆路径问题 | 第15-27页 |
| ·协同配送概述 | 第15-17页 |
| ·协同配送产生环境 | 第15页 |
| ·协同配送原则 | 第15-16页 |
| ·协同配送特点 | 第16页 |
| ·协同配送优点 | 第16-17页 |
| ·车辆路径问题研究 | 第17-21页 |
| ·车辆路径问题的定义 | 第17-18页 |
| ·车辆路径问题的组成要素 | 第18-19页 |
| ·车辆路径问题的分类 | 第19-21页 |
| ·车辆路径问题的优化目标 | 第21页 |
| ·车辆路径问题的常用算法 | 第21-26页 |
| ·精确算法 | 第22-23页 |
| ·传统启发式算法 | 第23-24页 |
| ·人工智能算法 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 多目标优化问题及其算法研究 | 第27-36页 |
| ·多目标优化问题 | 第27-29页 |
| ·多目标遗传算法 | 第29-34页 |
| ·遗传算法及其思想 | 第30-32页 |
| ·多目标遗传算法的基本框架 | 第32-33页 |
| ·常见的多目标遗传算法 | 第33-34页 |
| ·基于分区域搜索的多目标遗传算法 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 4 基于多目标遗传算法的协同配送车辆路径问题求解 | 第36-53页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·基于多目标遗传算法的协同配送车辆路径优化模型建立 | 第36-41页 |
| ·多物流中心协同配送车辆路径问题描述 | 第37-38页 |
| ·模型优化目标及流程 | 第38页 |
| ·模型建立的前提及约束条件 | 第38-39页 |
| ·模型建立 | 第39-41页 |
| ·基于多目标遗传算法求解协同配送车辆路径问题 | 第41-47页 |
| ·算法设计流程 | 第41-42页 |
| ·算子设计 | 第42-46页 |
| ·遗传操作 | 第46页 |
| ·分区域法及极大极小策略的应用 | 第46-47页 |
| ·实验与仿真 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 5 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第59页 |