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中转联盟运输调度问题的遗传算法研究

摘要第1-5页
Abstract第5-13页
第一章 绪论第13-23页
   ·研究意义第13-14页
   ·运输调度问题综述第14-19页
     ·国外VRP的研究现状第14-15页
     ·国内VRP的研究现状第15页
     ·VRP求解算法第15-16页
     ·VRP典型模型第16-18页
     ·联盟运输调度问题第18-19页
   ·遗传算法简介第19-22页
   ·本文主要工作第22-23页
第二章 单配送中心中转联盟运输调度问题第23-32页
   ·引言第23页
   ·数学模型的建立第23-25页
   ·遗传算法的参数设计第25-28页
     ·染色体编码第25-26页
     ·适应度函数第26页
     ·选择算子第26页
     ·交叉算子第26-28页
     ·变异算子第28页
     ·算法终止条件设定第28页
   ·仿真分析第28-31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 多配送中心中转联盟运输调度问题第32-41页
   ·数学模型的建立第32-34页
   ·遗传算法的参数设计第34-35页
     ·染色体编码第34页
     ·适应度函数第34-35页
     ·选择算子第35页
     ·交叉算子第35页
     ·变异算子第35页
   ·算法伪代码第35-36页
   ·仿真分析第36-40页
   ·本章小结第40-41页
第四章 需求随机的中转联盟运输调度问题第41-56页
   ·引言第41页
   ·车辆类型相同的需求随机中转联盟运输调度问题第41-48页
     ·数学模型的建立第41-44页
     ·遗传算法的参数设计第44-46页
     ·数值实验第46-48页
   ·车辆类型不同的需求随机中转联盟运输调度问题第48-55页
     ·问题分析与模型建立第48-52页
     ·遗传算法的参数设计第52-54页
     ·数值实验第54-55页
   ·本章小结第55-56页
第五章 中转联盟运输调度问题的并行遗传算法第56-66页
   ·引言第56页
   ·网格并行计算环境第56-57页
     ·网格的组成第56-57页
     ·网格的特点第57页
   ·网格BSP计算模型第57-58页
   ·并行遗传算法第58-60页
     ·遗传算法的并行策略第58-59页
     ·并行遗传算法的数学描述第59-60页
   ·并行遗传算法的设计第60-64页
     ·并行遗传算法的控制参数第60-61页
     ·染色体编码第61页
     ·产生初始种群第61页
     ·适应度函数第61页
     ·算子设计第61-62页
     ·算法的终止条件第62页
     ·算法伪代码第62-64页
   ·仿真分析第64-65页
   ·本章小结第65-66页
总结与展望第66-68页
 1 本文研究工作总结第66页
 2 研究展望第66-68页
参考文献第68-73页
攻读学位期间发表的论文第73-76页
致谢第76页

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