油耗最小化车辆路径问题：模型与算法
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3页 |
| 第一章 绪论 | 第6-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第6-7页 |
| 1.2 研究意义 | 第7-8页 |
| 1.3 研究内容 | 第8-9页 |
| 1.4 论文结构 | 第9-12页 |
| 第二章 相关研究概述 | 第12-20页 |
| 2.1 绿色物流 | 第12-13页 |
| 2.1.1 绿色物流简介 | 第12页 |
| 2.1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 2.2 车辆路径问题 | 第13-17页 |
| 2.2.1 车辆路径问题概述 | 第13-14页 |
| 2.2.2 车辆路径问题分类 | 第14-15页 |
| 2.2.3 车辆路径问题算法 | 第15-17页 |
| 2.3 以油耗最小化为目标的车辆路径问题 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 油耗最小化的车辆路径问题建模 | 第20-32页 |
| 3.1 油耗模型简介 | 第20-21页 |
| 3.2 油耗模型 | 第21-26页 |
| 3.2.1 油耗模型分析 | 第21-23页 |
| 3.2.2 构建油耗模型 | 第23-24页 |
| 3.2.3 化简油耗模型 | 第24-26页 |
| 3.3 LF-CVRP模型 | 第26-27页 |
| 3.3.1 模型描述及条件 | 第26页 |
| 3.3.2 构建LF-CVRP模型 | 第26-27页 |
| 3.4 LF-CVRP与CVRP模型对比分析 | 第27-31页 |
| 3.4.1 LF-CVRP与CVRP的关系 | 第27-28页 |
| 3.4.2 均匀需求可行解比较 | 第28-29页 |
| 3.4.3 非均匀需求可行解比较 | 第29-30页 |
| 3.4.4 LF-CVRP模型分析 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第四章 蚁群算法设计及结果 | 第32-40页 |
| 4.1 蚁群算法简介 | 第32页 |
| 4.2 蚁群算法设计 | 第32-35页 |
| 4.2.1 选择概率设置 | 第32-33页 |
| 4.2.2 2-opt优化 | 第33-34页 |
| 4.2.3 信息素更新策略 | 第34页 |
| 4.2.4 算法流程 | 第34-35页 |
| 4.3 算例介绍 | 第35-36页 |
| 4.4 蚁群算法结果及分析 | 第36-38页 |
| 4.4.1 蚁群算法结果 | 第36-37页 |
| 4.4.2 蚁群算法分析 | 第37-38页 |
| 4.5 改进算法 | 第38-39页 |
| 4.5.1 算法改进方式 | 第38页 |
| 4.5.2 算法改进结果 | 第38-39页 |
| 4.6 本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 贪婪算法设计及结果 | 第40-52页 |
| 5.1 贪婪算法简介 | 第40页 |
| 5.2 贪婪算法设计 | 第40-42页 |
| 5.2.1 贪婪策略 | 第40-41页 |
| 5.2.2 算法流程 | 第41-42页 |
| 5.3 贪婪算法结果及分析 | 第42-44页 |
| 5.3.1 贪婪算法结果 | 第42-44页 |
| 5.3.2 贪婪算法分析 | 第44页 |
| 5.4 改进模型及算法 | 第44-51页 |
| 5.4.1 考虑速度因素 | 第44-48页 |
| 5.4.2 考虑车辆满载率 | 第48-50页 |
| 5.4.3 考虑其他参数 | 第50-51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 研究结论 | 第52-53页 |
| 6.2 研究展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
