摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-10页 |
1 引言 | 第10-14页 |
·研究背景和意义 | 第10-11页 |
·LRP 模型研究现状 | 第11-12页 |
·论文创新点 | 第12-14页 |
2 物流系统中定位—路径规划问题(LRP) | 第14-21页 |
·LRP 问题概述 | 第14页 |
·LRP 分类 | 第14-16页 |
·LRP 模型及其算法发展过程 | 第16-17页 |
·LRP 模型假设 | 第16页 |
·各参数意义 | 第16页 |
·模型中的决策变量 | 第16页 |
·LRP 数学模型构建 | 第16-17页 |
·LRP 模型算法综述 | 第17-20页 |
·LRP 的精确算法 | 第17-18页 |
·LRP 的启发式算法 | 第18-20页 |
·本章小结 | 第20-21页 |
3 粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization PSO) | 第21-28页 |
·引言 | 第21页 |
·粒子群优化算法 | 第21-22页 |
·PSO 收敛性分析 | 第22-27页 |
·小结 | 第27-28页 |
4 带可变软时间窗的 LRP 模型构建求解 | 第28-40页 |
·带可变软时间窗的 LRP 模型构建 | 第28页 |
·LRPCSTW 模型假设 | 第28-29页 |
·符号说明 | 第28-29页 |
·LRPCSTW 数学模型构建 | 第29-30页 |
·PSOSODW 求解 LRPCSTW 模型 | 第30-35页 |
·交换子和交换序[62] | 第30-32页 |
·粒子个体的自然数编码 | 第32-34页 |
·车辆数的确定 | 第34页 |
·适应度函数计算 | 第34页 |
·粒子的变异操作 | 第34-35页 |
·终止操作 | 第35页 |
·PSOSODW 算法求解步骤 | 第35-36页 |
·实例仿真 | 第36-39页 |
·本章小结 | 第39-40页 |
5 总结与展望 | 第40-42页 |
·总结 | 第40页 |
·展望 | 第40-42页 |
致谢 | 第42-43页 |
参考文献 | 第43-48页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第48页 |