基于蚁群优化算法的车辆出行问题研究与应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 1 绪论 | 第10-20页 |
| ·选题来源 | 第10页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-17页 |
| ·车辆出行问题的研究概况 | 第11页 |
| ·车辆出行问题的算法研究 | 第11-14页 |
| ·蚁群算法的研究 | 第14-15页 |
| ·蚁群算法求解 VRP 的研究 | 第15-17页 |
| ·研究思路及内容 | 第17-20页 |
| ·研究思路及路线图 | 第17-18页 |
| ·研究内容及文章结构 | 第18-20页 |
| 2 蚁群算法及其改进算法 | 第20-26页 |
| ·蚁群算法概述 | 第20-23页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第20-22页 |
| ·蚂蚁算法的基本模型 | 第22-23页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第23页 |
| ·蚁群算法的优化思路及常见的蚁群优化算法 | 第23-25页 |
| ·蚁群算法的优化思路 | 第23页 |
| ·降低蚁群算法停滞性的方法 | 第23-24页 |
| ·常见的几种蚁群优化算法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 基于蚂蚁优化算法的 CVRP 研究 | 第26-38页 |
| ·CVRP 问题的描述 | 第26-27页 |
| ·CVRP 数学模型的建立 | 第27-28页 |
| ·蚂蚁算法求解 CVRP 问题的模型 | 第28-29页 |
| ·蚁群算法的优化设计 | 第29-32页 |
| ·局部搜索优化 | 第30页 |
| ·节约值 | 第30页 |
| ·运力利用率 | 第30-31页 |
| ·蚁群优化算法求解 CVRP 问题的实现步骤 | 第31-32页 |
| ·实例求解与分析 | 第32-37页 |
| ·算法参数选择 | 第33-36页 |
| ·蚁群优化算法与其他算法的比较 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 4 基于蚂蚁优化算法的 VRPTW 研究 | 第38-48页 |
| ·问题描述 | 第38页 |
| ·数学模型 | 第38-39页 |
| ·算法优化设计 | 第39-43页 |
| ·信息素的更新机制 | 第40页 |
| ·信息素初始化机制 | 第40页 |
| ·信息素重新初始化机制 | 第40页 |
| ·分割客户时的选择机制 | 第40-41页 |
| ·蚁群优化算法求解 VRPTW 的实现步骤 | 第41-43页 |
| ·实例求解与分析 | 第43-46页 |
| ·蚁群优化算法求解 R1-Type VRPTW | 第43-45页 |
| ·蚁群优化算法与其他算法的比较 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-48页 |
| 5 蚁群优化算法在车辆调度系统中的设计与实现 | 第48-56页 |
| ·车辆调度系统问题域 | 第48-49页 |
| ·配送点及其需求管理 | 第48-49页 |
| ·蚂蚁算法的参数设置 | 第49页 |
| ·车辆路径生成模块 | 第49页 |
| ·调度结果显示模块 | 第49页 |
| ·系统的设计与实现 | 第49-54页 |
| ·相关技术 | 第49-50页 |
| ·配送点需求管理的实现 | 第50-51页 |
| ·蚂蚁算法的路线优化的实现 | 第51-54页 |
| ·实例演示 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-56页 |
| 6 结论及下一步研究方向 | 第56-58页 |
| ·结论 | 第56页 |
| ·进一步工作 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及取得的研究成果 | 第64页 |
