基于最大最小蚁群算法的多配送中心智能物流调度研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究状况 | 第10-14页 |
| ·VRP 问题的提出 | 第10-12页 |
| ·VRP 问题相关理论研究 | 第12-13页 |
| ·蚁群算法国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 MDVRP 问题概述 | 第15-20页 |
| ·经典MDVRP 描述与研究进展 | 第15-16页 |
| ·MDVRP 模型改进 | 第16-19页 |
| ·顾客权重因子的引入 | 第16页 |
| ·引入顾客权重因子的MDVRP 问题描述 | 第16-17页 |
| ·引入顾客权重因子的MDVRP 数学模型 | 第17-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基本蚁群算法原理 | 第20-31页 |
| ·蚁群的特性 | 第20-21页 |
| ·自然蚁群与人工蚁群 | 第21-23页 |
| ·自然蚁群与人工蚁群的相同点 | 第21-22页 |
| ·自然蚁群与人工蚁群的不同点 | 第22-23页 |
| ·基本蚁群算法流程 | 第23-26页 |
| ·改进的蚁群算法 | 第26-30页 |
| ·蚁群系统 | 第26-29页 |
| ·具有变异特征的蚁群算法 | 第29页 |
| ·最大最小蚂蚁系统（MMAS） | 第29-30页 |
| ·多重蚁群算法 | 第30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于MMAS 的MDVRP 求解 | 第31-41页 |
| ·MMAS 算法的基本思想 | 第31页 |
| ·MMAS 算法的设计 | 第31-35页 |
| ·τ_max 和τ_min 的设定 | 第31-32页 |
| ·算法中路径的构造 | 第32-33页 |
| ·局部搜索 | 第33-34页 |
| ·算法伪码 | 第34-35页 |
| ·仿真算例 | 第35-38页 |
| ·参数设置研究 | 第38-41页 |
| ·信息启发式因子和期望值启发式因子 | 第38-39页 |
| ·信息素残留系数 | 第39-41页 |
| ·本章小结 | 第41页 |
| 第五章 总结与展望 | 第41-43页 |
| ·全文总结 | 第41页 |
| ·今后工作展望 | 第41-43页 |
| 参考文献 | 第43-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 个人简历 | 第50页 |
