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基于TDVRP和STDVRP模型的金融押运车辆路径问题研究

摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第1章 引言第9-15页
   ·选题背景及研究意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-11页
   ·本文工作第11-15页
     ·研究目标及技术路线第11-12页
     ·本文完成的工作第12-13页
     ·论文安排第13-15页
第2章 车辆路径问题综述第15-28页
   ·恒定速度车辆路径问题第15-20页
     ·描述与简介第15页
     ·数学模型第15-17页
     ·求解算法概述第17-20页
   ·动态网络车辆路径问题第20-23页
     ·描述与简介第20页
     ·近年研究趋势第20-21页
     ·主要成果概述第21-23页
   ·遗传算法应用于车辆路径问题第23-27页
     ·简介及算法流程第23-25页
     ·近年研究趋势第25页
     ·主要成果概述第25-27页
   ·本章小结第27-28页
第3章 TDVRP 和STDVRP 模型的建立第28-44页
   ·金融押运业务描述第28-31页
     ·我国金融押运发展简介第28页
     ·金融押运业务分类及特点第28-30页
     ·金融押运车辆路径问题特点总结第30-31页
   ·TDVRP 模型的建立第31-36页
     ·时间依赖性的处理第31-33页
     ·TDVRP 的数学模型第33-36页
   ·STDVRP 模型的建立第36-43页
     ·路网的随机性第36-39页
     ·客户满意度的指标第39-41页
     ·STDVRP 的数学模型第41-43页
   ·本章小结第43-44页
第4章 多种群进化策略第44-69页
   ·微生物进化的启发第44-45页
   ·算法流程及说明第45-52页
     ·初始解的产生第46页
     ·种群的初始化第46-47页
     ·过度繁殖第47-49页
     ·适应度值的计算第49页
     ·选择第49页
     ·算法终止条件第49-50页
     ·随机迁移第50-51页
     ·随机突变第51页
     ·后优化第51-52页
   ·恒定速度模型下的检验第52-68页
     ·算例选择第52-53页
     ·初始解的产生第53-56页
     ·简单优化的结果第56-60页
     ·随机迁移和随机突变算子的有效性第60-66页
     ·优化结果比较第66-68页
   ·本章小结第68-69页
第5章 TDVRP 模型的检验第69-83页
   ·时间依赖算例的建立第69-71页
     ·基础算例第69页
     ·时间依赖旅行速度第69-70页
     ·路网具体参数第70-71页
   ·多种群进化策略的调整第71-76页
     ·初始解的产生第71-73页
     ·改进式启发算法的调整第73-76页
   ·算例结果及分析第76-79页
   ·在部分路段上考虑时间依赖性第79-82页
   ·本章小结第82-83页
第6章 STDVRP 模型的检验第83-94页
   ·随机时间依赖算例的建立第83-85页
     ·基础算例第83页
     ·随机时间依赖旅行速度第83-84页
     ·路网具体参数第84-85页
   ·多种群进化策略的调整第85-86页
     ·期望旅行时间的计算第85-86页
     ·迟到时间的处理第86页
   ·算例结果及分析第86-93页
   ·本章小结第93-94页
第7章 威豹金融押运公司案例研究第94-102页
   ·威豹金融押运公司简介第94页
   ·实际算例的建立第94-97页
     ·客户坐标第94-95页
     ·路段距离第95页
     ·客户需求第95-96页
     ·服务时间第96页
     ·时间窗第96页
     ·时间依赖旅行速度第96-97页
   ·案例结果及分析第97-101页
     ·TDVRP 模型的结果第97-98页
     ·部分时间依赖模型的结果第98-99页
     ·STDVRP 模型的结果第99-101页
   ·本章小结第101-102页
第8章 总结与展望第102-104页
   ·全文总结第102页
   ·研究展望第102-104页
参考文献第104-108页
致谢第108-109页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第109页
 个人简历第109页
 发表的学术论文第109页

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