| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 选题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 选题研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 选题研究的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 物流配送路径优化的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 蚁群算法的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文研究内容 | 第15-18页 |
| 1.3.1 论文研究的主要内容 | 第15-17页 |
| 1.3.2 本文技术路线 | 第17-18页 |
| 2 基础理论 | 第18-32页 |
| 2.1 物流配送路径优化概述 | 第18-23页 |
| 2.1.1 物流配送的基本概念 | 第18页 |
| 2.1.2 物流配送路径优化 | 第18-19页 |
| 2.1.3 配送路径优化问题分类 | 第19-20页 |
| 2.1.4 配送路径优化问题的优化目标 | 第20-21页 |
| 2.1.5 配送路径优化问题常用方法 | 第21-23页 |
| 2.2 基本蚁群算法 | 第23-30页 |
| 2.2.1 蚁群算法基本原理 | 第23-24页 |
| 2.2.2 蚁群算法的数学模型 | 第24-27页 |
| 2.2.3 蚁群算法基本步骤 | 第27-28页 |
| 2.2.4 算法优缺点 | 第28-29页 |
| 2.2.5 蚁群算法改进 | 第29-30页 |
| 2.3 本章小结 | 第30-32页 |
| 3 物流配送路径优化模型建立 | 第32-42页 |
| 3.1 问题概述 | 第32页 |
| 3.2 目标描述 | 第32-34页 |
| 3.2.1 运输成本最低 | 第33页 |
| 3.2.2 配送服务水平最优 | 第33-34页 |
| 3.3 约束条件 | 第34-35页 |
| 3.4 模型的建立 | 第35-41页 |
| 3.4.1 假设条件 | 第35-36页 |
| 3.4.2 变量及参数符号定义 | 第36-37页 |
| 3.4.3 数学模型 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 物流配送路径优化问题求解 | 第42-54页 |
| 4.1 一般 VRP 的蚁群算法 | 第42-43页 |
| 4.1.1 蚁群算法在 VRP 与 TSP 中的不同 | 第42-43页 |
| 4.1.2 VRP 的蚁群算法 | 第43页 |
| 4.2 基于时间窗的 VRP 的改进蚁群算法 | 第43-47页 |
| 4.2.1 解的构建 | 第43-44页 |
| 4.2.2 路径的构造 | 第44-45页 |
| 4.2.3 信息素的限定 | 第45-46页 |
| 4.2.4 信息素更新的改进 | 第46页 |
| 4.2.5 改进蚁群算法的实现步骤 | 第46-47页 |
| 4.3 仿真结果比较 | 第47-48页 |
| 4.4 参数设置 | 第48-52页 |
| 4.4.1 信息素启发因子α与自启发量因子β | 第49-50页 |
| 4.4.2 信息素挥发系数ρ | 第50-51页 |
| 4.4.3 蚂蚁群体中蚂蚁的数量 m | 第51-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 5 应用案例分析 | 第54-62页 |
| 5.1 背景描述 | 第54页 |
| 5.2 数据收集 | 第54-58页 |
| 5.3 求解及结果分析 | 第58-60页 |
| 5.3.1 求解结果 | 第58-59页 |
| 5.3.2 结果分析 | 第59-60页 |
| 5.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62页 |
| 6.2 展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 作者在读期间发表的学术论文 | 第70页 |