物流车辆节能配送路径优化算法研究
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-19页 |
| 1.3 研究现状总结 | 第19页 |
| 1.4 研究内容与技术路线 | 第19-21页 |
| 1.5 论文结构 | 第21-22页 |
| 1.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 2 车辆路径优化问题概述 | 第23-32页 |
| 2.1 VRP问题的分类 | 第23-24页 |
| 2.2 VRP问题的优化算法 | 第24-28页 |
| 2.2.1 精确算法 | 第24-25页 |
| 2.2.2 传统启发算法 | 第25-26页 |
| 2.2.3 智能优化算法 | 第26-27页 |
| 2.2.4 几种算法的对比 | 第27-28页 |
| 2.3 基本蚁群算法介绍 | 第28-31页 |
| 2.3.1 基本原理 | 第29-30页 |
| 2.3.2 实现步骤 | 第30-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 3 节能配送路径优化数学模型 | 第32-44页 |
| 3.1 基本概念 | 第32-35页 |
| 3.1.1 时间窗 | 第32-33页 |
| 3.1.2 时间依赖性 | 第33-34页 |
| 3.1.3 三维装箱约束 | 第34-35页 |
| 3.2 问题描述 | 第35-36页 |
| 3.3 基本假设 | 第36页 |
| 3.4 数学模型 | 第36-43页 |
| 3.4.1 简单节能配送路径规划数学模型 | 第36-38页 |
| 3.4.2 三维装箱模型 | 第38-40页 |
| 3.4.3 综合油耗模型 | 第40-43页 |
| 3.4.4 3L-CTDVRPTWFC数学模型 | 第43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 4 算法设计 | 第44-55页 |
| 4.1 求解思路及流程 | 第44-45页 |
| 4.2 设置备选停靠点 | 第45-48页 |
| 4.2.1 概念提出与设置方法 | 第45-47页 |
| 4.2.2 相关信息的生成方法 | 第47-48页 |
| 4.3 三维装箱约束的求解算法 | 第48-50页 |
| 4.4 蚁群算法关键步骤 | 第50-53页 |
| 4.4.1 寻优过程 | 第50-51页 |
| 4.4.2 状态转移策略 | 第51-52页 |
| 4.4.3 信息素更新策略 | 第52-53页 |
| 4.5 时间依赖型旅行时间的计算方法 | 第53页 |
| 4.6 出发时刻调整策略 | 第53-54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 5 效果评估 | 第55-71页 |
| 5.1 案例验证设计思路 | 第55-56页 |
| 5.2 配送范围及实验数据 | 第56-61页 |
| 5.2.1 配送范围确定 | 第56-57页 |
| 5.2.2 实验数据介绍 | 第57-61页 |
| 5.3 案例规模一 | 第61-64页 |
| 5.3.1 案例描述 | 第61-62页 |
| 5.3.2 结果分析 | 第62-64页 |
| 5.4 案例规模二 | 第64-70页 |
| 5.4.1 案例描述 | 第64-66页 |
| 5.4.2 结果分析 | 第66-70页 |
| 5.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 6 结论与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 主要结论及创新点 | 第71-72页 |
| 6.2 研究展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 作者简历 | 第76-79页 |
| 学位论文数据集 | 第79页 |
