| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外车辆路径优化问题的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外车辆路径问题的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内车辆路径问题的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 本文的主要工作及技术路线 | 第13-15页 |
| 2 车辆路径优化问题的综述及其相关理论 | 第15-26页 |
| 2.1 车辆路径优化问题的描述 | 第15-16页 |
| 2.1.1 旅行商问题 | 第15-16页 |
| 2.1.2 多个旅行商问题 | 第16页 |
| 2.1.3 中国邮递员问题 | 第16页 |
| 2.1.4 车辆路径问题 | 第16页 |
| 2.1.5 背包问题 | 第16页 |
| 2.2 车辆路径优化问题的分类 | 第16-17页 |
| 2.2.1 按时间要求分类 | 第16-17页 |
| 2.2.2 按模式分类 | 第17页 |
| 2.2.3 其他分类 | 第17页 |
| 2.3 求解车辆路径优化问题的经典算法 | 第17-25页 |
| 2.3.1 分支定界法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 贪心法 | 第19页 |
| 2.3.3 Or-opt | 第19-20页 |
| 2.3.4 遗传算法 | 第20-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 3 多目标优化问题 | 第26-38页 |
| 3.1 多目标优化问题的概述 | 第26-28页 |
| 3.2 车辆路径问题的多目标优化 | 第28-29页 |
| 3.3 多目标优化与遗传算法 | 第29-31页 |
| 3.4 多目标车辆路径优化模型的建立 | 第31-35页 |
| 3.4.1 多目标车辆路径优化问题模型建立的假设条件 | 第31-32页 |
| 3.4.2 车辆路径问题的流程 | 第32页 |
| 3.4.3 多目标车辆路径优化模型的约束条件 | 第32-35页 |
| 3.5 建立多目标车辆路径优化模型 | 第35-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 4 多目标车辆路径优化问题的模型分析及算法选择 | 第38-49页 |
| 4.1 NSGA-Ⅱ算法解析 | 第38-45页 |
| 4.1.1 Pareto支配关系 | 第38页 |
| 4.1.2 Pareto最优解定义 | 第38-39页 |
| 4.1.3 NSGA | 第39-41页 |
| 4.1.4 带精英策略的非支配排序遗传算法NSGA-Ⅱ | 第41-45页 |
| 4.2 改进NSGA-Ⅱ算法的提出 | 第45-48页 |
| 4.2.1 对初始群体确定的改进 | 第46-47页 |
| 4.2.2 对交叉算子的改进 | 第47-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 5 NSGA-Ⅱ在车辆路径问题的应用 | 第49-64页 |
| 5.1 基于车辆路径优化问题的NSGA-Ⅱ设计 | 第49-52页 |
| 5.1.1 编码生成 | 第49页 |
| 5.1.2 初始种群的确定 | 第49-50页 |
| 5.1.3 适应度评估 | 第50页 |
| 5.1.4 遗传算子的设计 | 第50-52页 |
| 5.1.5 算法终止准则 | 第52页 |
| 5.2 实证分析 | 第52-57页 |
| 5.2.1 初始数据及相关参数 | 第52-56页 |
| 5.2.2 最少车辆数的确定 | 第56-57页 |
| 5.3 仿真实现 | 第57-63页 |
| 5.3.1 设置遗传算法运行参数 | 第57页 |
| 5.3.2 分析改进NSGA-Ⅱ算法可行性 | 第57-59页 |
| 5.3.3 目标函数的实现 | 第59-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 结论 | 第64-65页 |
| 7 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |