基于改进混合蚁群算法的物流配送路径研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 研究内容及总体框架 | 第13-15页 |
| 第二章 相关理论 | 第15-28页 |
| 2.1 车辆路径问题 | 第15-19页 |
| 2.1.1 车辆路径问题概述 | 第15页 |
| 2.1.2 车辆路径问题的分类 | 第15-17页 |
| 2.1.3 求解车辆路径问题的算法 | 第17-19页 |
| 2.2 蚁群算法 | 第19-25页 |
| 2.2.1 蚁群算法的基本原理 | 第19-20页 |
| 2.2.2 蚁群算法的数学模型及实现 | 第20-24页 |
| 2.2.3 蚁群算法分析 | 第24-25页 |
| 2.3 人工鱼群算法 | 第25-27页 |
| 2.3.1 人工鱼群算法概述 | 第25页 |
| 2.3.2 人工鱼模型 | 第25-26页 |
| 2.3.3 人工鱼群算法的实现步骤 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 改进混合蚁群算法及其在TSP问题中的应用 | 第28-43页 |
| 3.1 混合蚁群算法 | 第28-31页 |
| 3.1.1 人工鱼群算法和蚁群算法的动态融合策略 | 第28-30页 |
| 3.1.2 人工鱼群算法和蚁群算法的衔接 | 第30-31页 |
| 3.2 改进的混合蚁群算法 | 第31-33页 |
| 3.2.1 人工鱼群算法的改进 | 第31页 |
| 3.2.2 蚁群算法的改进 | 第31-33页 |
| 3.3 改进混合蚁群算法的实现(TSP问题) | 第33-36页 |
| 3.4 仿真实验与参数分析 | 第36-42页 |
| 3.4.1 仿真实验 | 第36-38页 |
| 3.4.2 参数分析 | 第38-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 改进混合蚁群算法在VRP问题中的应用 | 第43-59页 |
| 4.1 VRP问题的数学模型 | 第43页 |
| 4.2 改进混合蚁群算法求解VRP问题 | 第43-47页 |
| 4.3 改进混合蚁群算法的实现(VRP问题) | 第47-49页 |
| 4.4 实例仿真与分析 | 第49-58页 |
| 4.4.1 实例仿真 | 第49-52页 |
| 4.4.2 实例分析 | 第52-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 结束语 | 第59-61页 |
| 5.1 研究总结 | 第59-60页 |
| 5.2 研究展望 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第67页 |
