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基于粒子群算法的LRP模型研究

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

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