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设施定位和车辆路线问题模型及其启发式算法研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-12页
第一章 绪论第12-19页
   ·选题的背景和研究意义第12-14页
     ·选题的背景第12-13页
     ·研究意义第13-14页
   ·LRP 问题概述第14-15页
   ·LRP 问题国内外研究现状第15-17页
   ·本文的主要研究内容第17-19页
第二章 LRP 模型及其算法分析第19-39页
   ·组合优化问题及其求解方法概述第19-27页
     ·组合优化问题第19页
     ·组合优化问题的计算复杂性第19-21页
     ·组合优化问题的复杂性第21-23页
     ·组合优化问题的求解方法第23-24页
     ·启发式算法第24-27页
   ·LRP 数学模型及其分类第27-34页
     ·LRP 有关数学模型第27-33页
     ·LRP 模型分类第33-34页
   ·LRP 问题精确算法分析第34-35页
   ·LRP 问题启发式算法分析第35-38页
   ·本章小结第38-39页
第三章 LRP 模型的禁忌搜索算法第39-59页
   ·禁忌搜索算法概述第39-42页
     ·禁忌对象的选取第40页
     ·禁忌长度的确定第40-41页
     ·候选集的确定第41页
     ·特赦规则第41-42页
     ·终止规则第42页
   ·LRP 模型禁忌搜索算法设计第42-50页
     ·LRP 数学模型检验第42-45页
     ·禁忌搜索算法设计第45-50页
   ·LRP 问题的禁忌搜索算法的实现第50-55页
   ·算法策略和运行参数对禁忌搜索算法性能的影响分析第55-57页
     ·迭代次数第55-56页
     ·禁忌长度第56页
     ·优化解出现的频次第56-57页
   ·本章小结第57-59页
第四章 LRP 模型的模拟退火算法第59-79页
   ·模拟退火算法概述第59-62页
     ·模拟退火算法概述第59-60页
     ·模拟退火算法参数设计第60-62页
   ·LRP 模型模拟退火算法设计第62-67页
     ·定位-配给问题的启发式算法第63-67页
     ·车辆路线问题的启发式算法第67页
   ·LRP 问题的模拟退火算法的实现第67-78页
     ·求解LAP 问题的算法实现第67-68页
     ·求解VRP 问题的算法实现第68-70页
     ·模拟仿真测试分析第70-78页
   ·本章小结第78-79页
第五章 LRP 模型的启发式组合算法第79-103页
   ·遗传算法概述第79-82页
   ·遗传算法有关技术问题第82-86页
   ·遗传和模拟退火组合算法求解 LRP 模型第86-96页
     ·遗传和模拟退火组合算法设计思路第86-87页
     ·基于混合遗传模拟退火算法求解VRP 的具体实现第87-92页
     ·遗传模拟退火组合算法仿真测试及分析第92-96页
   ·遗传和禁忌搜索组合算法求解两级 LRP 模型第96-102页
     ·数学模型的进一步分析第96-98页
     ·遗传算法和禁忌搜索组合算法设计第98-100页
     ·遗传和禁忌搜索组合算法实例计算第100-102页
   ·本章小结第102-103页
第六章考虑库存时LRP模型及其启发式算法第103-115页
   ·问题描述第103-105页
   ·模型基本假设及参数定义第105-106页
     ·决策变量第105-106页
     ·参数定义第106页
   ·数学模型的建立第106-108页
     ·系统费用分析第106-107页
     ·数学模型的建立第107-108页
   ·启发式算法设计第108-113页
     ·求解思路第108页
     ·库存控制决策变量的求法第108-109页
     ·算法设计第109-113页
   ·实例计算和结果分析第113-114页
   ·本章小结第114-115页
结论第115-119页
参考文献第119-130页
附录第130-150页
攻读博士学位期间发表的学术论文、出版专著及完成的科研成果第150-153页
致谢第153页

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