| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 车辆路径问题的研究现状 | 第11页 |
| 1.3 研究中存在的问题 | 第11-12页 |
| 1.4 智能优化算法 | 第12-15页 |
| 1.4.1 智能优化技术 | 第12-13页 |
| 1.4.2 传统优化算法的基本步骤及其局限性 | 第13-14页 |
| 1.4.3 智能优化算法的产生与发展 | 第14-15页 |
| 1.5 本论文的主要内容 | 第15-16页 |
| 第2章 蚁群算法和禁忌搜索算法 | 第16-34页 |
| 2.1 基本蚁群算法 | 第16-26页 |
| 2.1.1 蚁群算法的基本思想 | 第16-17页 |
| 2.1.2 蚁群算法模型的建立 | 第17-20页 |
| 2.1.3 基本蚁群算法的特征 | 第20-24页 |
| 2.1.4 基本蚁群算法的具体实现 | 第24-26页 |
| 2.1.5 蚁群算法的特点 | 第26页 |
| 2.1.6 蚁群算法的应用领域 | 第26页 |
| 2.2 禁忌搜索算法 | 第26-33页 |
| 2.2.1 禁忌搜索算法的基本思想 | 第27页 |
| 2.2.2 禁忌搜索算法的组成 | 第27-31页 |
| 2.2.3 禁忌搜索算法的具体实现 | 第31-32页 |
| 2.2.4 禁忌搜索算法的应用领域 | 第32-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 基于改进蚁群算法的混合优化算法 | 第34-52页 |
| 3.1 改进蚁群算法的设计与实现 | 第34-46页 |
| 3.1.1 现有蚁群算法的改进 | 第34-41页 |
| 3.1.2 本文对基本蚁群算法的改进 | 第41-46页 |
| 3.2 改进蚁群算法在TSP问题中的应用 | 第46-48页 |
| 3.3 混合算法的设计与实现 | 第48-50页 |
| 3.4 混合智能优化算法的优点 | 第50-51页 |
| 3.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第4章 混合算法在物流配送中的应用 | 第52-62页 |
| 4.1 车辆路径问题概述 | 第52-53页 |
| 4.2 车辆路径问题的描述与数学模型 | 第53-56页 |
| 4.2.1 车辆路径问题的描述 | 第53-54页 |
| 4.2.2 对本文所研究的车辆路径问题的界定 | 第54-55页 |
| 4.2.3 无时限单向配送车辆路径问题的数学模型 | 第55-56页 |
| 4.3 混合算法对实际物流配送车辆路径优化问题的求解 | 第56-61页 |
| 4.3.1 混合算法的编程实现 | 第56-58页 |
| 4.3.2 混合算法的编码特点 | 第58页 |
| 4.3.3 实验结果分析 | 第58-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第5章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 5.1 总结 | 第62页 |
| 5.2 展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |