| 致谢 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第21-41页 |
| 1.1 车辆路径问题概述 | 第21-32页 |
| 1.1.1 问题定义 | 第21-24页 |
| 1.1.2 优化目标 | 第24-27页 |
| 1.1.3 主要分类 | 第27-32页 |
| 1.2 装卸一体化车辆路径问题的研究背景及意义 | 第32-34页 |
| 1.3 装卸一体化车辆路径问题的研究现状 | 第34-37页 |
| 1.4 本文的研究内容与结构安排 | 第37-41页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第37-38页 |
| 1.4.2 结构安排 | 第38-41页 |
| 第二章 装卸一体化车辆路径问题及解决方案分析 | 第41-61页 |
| 2.1 装卸一体化车辆路径问题定义 | 第41-43页 |
| 2.2 装卸一体化车辆路径问题基本优化模型 | 第43-52页 |
| 2.2.1 车辆路径问题的基本建模方法 | 第43-50页 |
| 2.2.2 装卸一体化车辆路径问题的基本优化模型 | 第50-52页 |
| 2.3 装卸一体化车辆路径问题常见求解算法 | 第52-56页 |
| 2.4 装卸一体化车辆路径问题测试集介绍 | 第56-59页 |
| 2.4.1 Augerat标准测试集 | 第57-58页 |
| 2.4.2 Dethloff标准测试集 | 第58页 |
| 2.4.3 Solomon标准测试集 | 第58-59页 |
| 2.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第三章 基本装卸一体化车辆路径问题优化模型及算法研究 | 第61-85页 |
| 3.1 数学模型 | 第61-63页 |
| 3.1.1 优化目标 | 第61页 |
| 3.1.2 约束条件 | 第61-63页 |
| 3.2 遗传算法基本理论 | 第63-69页 |
| 3.2.1 遗传算法的基本步骤 | 第63-68页 |
| 3.2.3 遗传算法的缺陷及改进方法 | 第68-69页 |
| 3.3 自适应并行遗传算法设计 | 第69-83页 |
| 3.3.1 自适应并行遗传算法 | 第69-78页 |
| 3.3.1.1 编码方式及解码 | 第69-71页 |
| 3.3.1.2 初始化种群 | 第71-73页 |
| 3.3.1.3 适应度值 | 第73-74页 |
| 3.3.1.4 交叉操作 | 第74页 |
| 3.3.1.5 变异操作 | 第74-75页 |
| 3.3.1.6 选择操作 | 第75页 |
| 3.3.1.7 算法流程 | 第75-78页 |
| 3.3.2 算例分析 | 第78-83页 |
| 3.3.2.1 算例选取 | 第78页 |
| 3.3.2.2 算例1分析 | 第78-81页 |
| 3.3.2.3 算例2分析 | 第81-82页 |
| 3.3.2.4 算法收敛性分析 | 第82-83页 |
| 3.4 本章小结 | 第83-85页 |
| 第四章 带时间窗装卸一体化车辆路径问题优化模型及算法研究 | 第85-109页 |
| 4.1 问题描述 | 第85-86页 |
| 4.2 数学模型 | 第86-89页 |
| 4.2.1 符号说明 | 第86-87页 |
| 4.2.2 模型 | 第87-89页 |
| 4.3 粒子群算法基本理论 | 第89-94页 |
| 4.3.1 粒子群算法的基本步骤 | 第89-91页 |
| 4.3.2 粒子群算法的离散化策略 | 第91-93页 |
| 4.3.3 粒子群算法的缺陷及改进方法 | 第93-94页 |
| 4.4 混合离散粒子群算法设计 | 第94-106页 |
| 4.4.1 混合离散粒子群算法 | 第94-103页 |
| 4.4.1.1 解的编码及解码 | 第94-97页 |
| 4.4.1.2 初始化种群 | 第97-99页 |
| 4.4.1.3 位置更新规则 | 第99-100页 |
| 4.4.1.4 局域搜索 | 第100-102页 |
| 4.4.1.5 极值更新方法 | 第102-103页 |
| 4.4.1.6 算法流程 | 第103页 |
| 4.4.2 算例分析 | 第103-106页 |
| 4.4.2.1 算例选取及实验参数设置 | 第103-104页 |
| 4.4.2.2 仿真结果分析 | 第104-106页 |
| 4.5 本章小结 | 第106-109页 |
| 第五章 模糊需求下多车场装卸一体化车辆路径问题优化模型及方法研究 | 第109-133页 |
| 5.1 问题描述 | 第109-110页 |
| 5.2 模糊可信性理论 | 第110-114页 |
| 5.2.1 三角模糊数及其运算 | 第111-112页 |
| 5.2.1.1 三角模糊数 | 第111-112页 |
| 5.2.1.2 三角模糊数的运算法则 | 第112页 |
| 5.2.1.3 三角模糊数的比较 | 第112页 |
| 5.2.2 可信性基本理论 | 第112-114页 |
| 5.3 模糊机会约束规划模型 | 第114-119页 |
| 5.4 符号说明与数学模型 | 第119-121页 |
| 5.4.1 符号说明 | 第119-120页 |
| 5.4.2 数学模型 | 第120-121页 |
| 5.5 组合贪婪模糊聚类方法 | 第121-125页 |
| 5.5.1 客户分组 | 第121-122页 |
| 5.5.2 分配客户组到物流中心 | 第122-123页 |
| 5.5.3 路径规划 | 第123-125页 |
| 5.5.3.1 随机模拟算法 | 第123-124页 |
| 5.5.3.2 基于模糊模拟的遗传算法 | 第124-125页 |
| 5.6 算例分析 | 第125-131页 |
| 5.6.1 算例产生 | 第125-126页 |
| 5.6.2 计算结果及性能分析 | 第126-131页 |
| 5.7 本章小结 | 第131-133页 |
| 第六章 面向产品回收企业的装卸一体化车辆路径优化系统 | 第133-149页 |
| 6.1 系统概念模型 | 第133-134页 |
| 6.2 系统设计 | 第134-137页 |
| 6.2.1 系统功能设计 | 第134-137页 |
| 6.2.2 系统软件设计 | 第137页 |
| 6.3 系统实现与应用 | 第137-147页 |
| 6.3.1 系统功能模块构成 | 第138页 |
| 6.3.2 企业实例应用分析 | 第138-147页 |
| 6.3.2.1 企业实例背景介绍 | 第138-141页 |
| 6.3.2.2 问题求解及其分析 | 第141-147页 |
| 6.4 本章小结 | 第147-149页 |
| 第七章 结论与展望 | 第149-153页 |
| 7.1 工作总结 | 第149-150页 |
| 7.2 进一步研究及展望 | 第150-153页 |
| 参考文献 | 第153-170页 |
| 攻读博士学位期间的学术活动及成果情况 | 第170页 |
