带时间窗和二维装载约束车辆路由问题的多目标进化算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10页 |
| 1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11-13页 |
| 1.4 研究现状 | 第13-17页 |
| 1.5 本文的内容安排 | 第17-18页 |
| 第二章 带时间窗和二维装载约束的车辆路由问题 | 第18-21页 |
| 第三章 多目标优化方法 | 第21-26页 |
| 3.1 多目标优化的基本概念 | 第21-22页 |
| 3.2 进化多目标优化的主要算法 | 第22-23页 |
| 3.3 MOEA/D算法框架 | 第23-26页 |
| 3.3.1 多目标分解成单目标 | 第23-24页 |
| 3.3.2 MOEA/D一般框架 | 第24-26页 |
| 第四章 MOEA/D-SA算法 | 第26-40页 |
| 4.1 权向量的生成 | 第26页 |
| 4.2 解的表示 | 第26-27页 |
| 4.3 初始解的产生 | 第27-28页 |
| 4.4 杂交操作 | 第28-30页 |
| 4.5 分裂和重连操作 | 第30-31页 |
| 4.6 最差路径消除操作 | 第31-33页 |
| 4.7 迁移操作 | 第33页 |
| 4.8 模拟退火搜索 | 第33-34页 |
| 4.9 改进的MOEA/D选择策略 | 第34-35页 |
| 4.10 装箱启发式算法 | 第35-37页 |
| 4.11 加速策略 | 第37-38页 |
| 4.11.1 装箱可行性的面积快速检测 | 第37页 |
| 4.11.2 加速客户插入算法 | 第37-38页 |
| 4.11.3 缓存装箱约束的结果 | 第38页 |
| 4.12 MOEA/D-SA算法 | 第38-40页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第40-49页 |
| 5.1 VRPTW测试样例上的结果 | 第40-47页 |
| 5.1.1 算法找到的非被支配解 | 第41-43页 |
| 5.1.2 多目标优化算法的性能比较 | 第43-44页 |
| 5.1.3 极端解的平均质量 | 第44-45页 |
| 5.1.4 运行时间比较 | 第45-47页 |
| 5.2 2LVRPTW测试样例上的结果 | 第47-49页 |
| 第六章 总结与展望 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第55页 |
