| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·选题意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·物流车辆调度的研究现状 | 第12-14页 |
| ·蚁群算法的研究现状 | 第14-15页 |
| ·本文的主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文的主要结构 | 第16-17页 |
| 第二章 蚁群算法的概述 | 第17-28页 |
| ·基本蚁群算法原理 | 第17-18页 |
| ·基本蚁群算法数学模型 | 第18-23页 |
| ·基本蚁群算法描述 | 第18-20页 |
| ·蚁群算法分析 | 第20-21页 |
| ·蚁群算法中参数的设置研究 | 第21-22页 |
| ·蚁群算法的优缺点 | 第22-23页 |
| ·几种改进的蚁群算法 | 第23-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 物流配送车辆调度模型的分析及构建 | 第28-38页 |
| ·物流配送车辆调度问题概述 | 第28-31页 |
| ·物流车辆调度问题描述 | 第28页 |
| ·物流车辆调度问题要素的研究 | 第28-30页 |
| ·物流车辆调度问题的分类 | 第30页 |
| ·物流车辆调度的流程 | 第30-31页 |
| ·物流车辆调度优化目标 | 第31-33页 |
| ·时间窗问题 | 第33-35页 |
| ·模糊预约时间下的物流配送车辆调度模型 | 第35-37页 |
| ·模型描述 | 第35-36页 |
| ·符号的定义 | 第36页 |
| ·约束条件 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于蚁群算法的多目标物流车辆调度优化问题研究 | 第38-50页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·车辆调度的目标优化 | 第38-39页 |
| ·车辆调度的目标 | 第38-39页 |
| ·多目标模型的优化 | 第39页 |
| ·多目标物流配送车辆调度模型中的问题研究 | 第39-45页 |
| ·集合Tabulist问题的研究 | 第39-41页 |
| ·车辆执行任务顺序问题的研究 | 第41-42页 |
| ·道路高峰期问题的研究 | 第42-43页 |
| ·信息浓度表的研究 | 第43-45页 |
| ·最小最大蚂蚁系统的改进 | 第45-49页 |
| ·算法介绍 | 第45-46页 |
| ·算法流程 | 第46-47页 |
| ·改进后算法的实验性能分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 模型实现与实验结果 | 第50-60页 |
| ·物流车辆调度系统的设计 | 第50-52页 |
| ·系统架构 | 第50-51页 |
| ·系统的主要功能模块 | 第51-52页 |
| ·系统的主要流程 | 第52页 |
| ·案例测试 | 第52-59页 |
| ·通用实例测试 | 第52-54页 |
| ·实际案例测试 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 总结及展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 附录 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |