| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-14页 |
| 文中常用符号 | 第14-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-37页 |
| ·论文的研究背景及意义 | 第15-16页 |
| ·车辆路径问题的定义及组成要素 | 第16-17页 |
| ·车辆路径问题的定义 | 第16-17页 |
| ·车辆路径问题的组成要素分析 | 第17页 |
| ·车辆路径问题的研究现状 | 第17-33页 |
| ·车辆路径问题的模型综述 | 第18-26页 |
| ·车辆路径问题的算法综述 | 第26-32页 |
| ·研究中存在的问题 | 第32-33页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第33-37页 |
| 第二章 有能力约束车辆路径问题的智能优化算法研究 | 第37-75页 |
| ·引言 | 第37-38页 |
| ·CVRP的数学模型 | 第38-39页 |
| ·CVRP的粒子群算法研究 | 第39-48页 |
| ·粒子群算法的原理与研究进展 | 第39-42页 |
| ·粒子群算法求解CVRP的过程 | 第42-45页 |
| ·算法复杂度分析 | 第45-46页 |
| ·实验及分析 | 第46-48页 |
| ·CVRP的实数编码粒子群算法研究 | 第48-57页 |
| ·实数编码粒子群算法 | 第48-50页 |
| ·算法求解过程 | 第50-52页 |
| ·算法复杂度分析 | 第52页 |
| ·实验及分析 | 第52-57页 |
| ·CVRP的双种群遗传算法研究 | 第57-62页 |
| ·双种群遗传算法的原理 | 第57-58页 |
| ·算法求解过程 | 第58-60页 |
| ·算法复杂度分析 | 第60-61页 |
| ·实验及分析 | 第61-62页 |
| ·CVRP的人工鱼群算法研究 | 第62-72页 |
| ·人工鱼群算法的原理 | 第62-65页 |
| ·人工鱼群算法求解CVRP的过程 | 第65-68页 |
| ·算法复杂度分析 | 第68-69页 |
| ·实验及分析 | 第69-72页 |
| ·几种算法的分析对比 | 第72-73页 |
| ·本章小结 | 第73-75页 |
| 第三章 开放式车辆路径问题的粒子群算法研究 | 第75-85页 |
| ·引言 | 第75-76页 |
| ·OVRP的数学模型 | 第76-77页 |
| ·粒子群算法在OVRP中的应用 | 第77-81页 |
| ·算法求解过程 | 第77-80页 |
| ·算法复杂度分析 | 第80-81页 |
| ·实验及分析 | 第81-84页 |
| ·本章小结 | 第84-85页 |
| 第四章 基于客户满意度的OVRP及其粒子群算法研究 | 第85-101页 |
| ·引言 | 第85-86页 |
| ·基于客户满意度的OVRP的数学模型 | 第86-89页 |
| ·模糊时间窗口 | 第86-88页 |
| ·数学模型 | 第88-89页 |
| ·算法求解过程 | 第89-94页 |
| ·客户插入可行性分析 | 第90页 |
| ·改进的最邻近启发式算法 | 第90-91页 |
| ·改进的最廉价插入算法 | 第91-92页 |
| ·粒子群算法的流程 | 第92-94页 |
| ·算法复杂度分析 | 第94页 |
| ·实验分析 | 第94-100页 |
| ·实验数据 | 第94页 |
| ·算法参数讨论 | 第94-97页 |
| ·结果分析 | 第97-100页 |
| ·本章小结 | 第100-101页 |
| 第五章 动态网络OVRP的粒子群算法研究 | 第101-119页 |
| ·引言 | 第101-102页 |
| ·动态网络OVRP的数学模型 | 第102-106页 |
| ·数学模型 | 第102-104页 |
| ·时间依赖函数 | 第104-106页 |
| ·自适应惯性权重调整粒子群算法 | 第106-112页 |
| ·粒子群算法惯性权重调整方法 | 第106-108页 |
| ·自适应惯性权重调整粒子群算法 | 第108-109页 |
| ·算法求解过程 | 第109-111页 |
| ·算法复杂度分析 | 第111-112页 |
| ·实验及分析 | 第112-118页 |
| ·实验数据 | 第112-113页 |
| ·结果分析 | 第113-118页 |
| ·本章小结 | 第118-119页 |
| 第六章 智能车辆调度系统的实现 | 第119-131页 |
| ·系统的工程背景及开发意义 | 第119-120页 |
| ·系统的平台和框架 | 第120-122页 |
| ·系统的开发平台 | 第120页 |
| ·系统的总体框架 | 第120-122页 |
| ·系统各功能的实现 | 第122-128页 |
| ·承运单管理 | 第122-123页 |
| ·回单管理 | 第123页 |
| ·调度基础信息管理 | 第123-125页 |
| ·报表管理 | 第125页 |
| ·智能算法模块 | 第125-128页 |
| ·系统应用实例 | 第128-130页 |
| ·本章小结 | 第130-131页 |
| 第七章 总结与展望 | 第131-134页 |
| ·论文总结 | 第131-132页 |
| ·工作展望 | 第132-134页 |
| 参考文献 | 第134-152页 |
| 致谢 | 第152-154页 |
| 攻读博士学位期间参与的项目和获得的成果 | 第154-155页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第155页 |