基于混合量子进化算法的随机车辆路径问题的研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·选题背景及意义 | 第11-12页 |
| ·随机车辆路径问题的国内外研究现状 | 第12-17页 |
| ·VRP 构成要素和分类 | 第12-13页 |
| ·随机VRP 的研究进展 | 第13-14页 |
| ·求解方法 | 第14-17页 |
| ·量子进化算法的国内外研究现状 | 第17-18页 |
| ·主要存在的问题 | 第18页 |
| ·研究内容和论文组织 | 第18-20页 |
| 第2章 随机车辆路径问题的分析 | 第20-28页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·随机车辆路径问题的分类 | 第20-21页 |
| ·随机车辆路径问题的特点 | 第21-22页 |
| ·随机车辆路径问题的求解策略 | 第22-23页 |
| ·典型的随机车辆路径问题 | 第23-27页 |
| ·随机客户车辆路径问题 | 第23-24页 |
| ·随机需求的车辆路径问题 | 第24-25页 |
| ·随机旅行时间的车辆路径问题 | 第25-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第3章 带时间窗的随机需求车辆路径问题 | 第28-47页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·VRPTWSD 问题描述及数学模型 | 第28-31页 |
| ·量子进算法基本原理 | 第31-35页 |
| ·量子比特 | 第31-32页 |
| ·量子染色体 | 第32页 |
| ·量子进化机制 | 第32-35页 |
| ·混合量子进化算法的问题求解 | 第35-41页 |
| ·量子编码 | 第35-37页 |
| ·量子更新 | 第37页 |
| ·局部搜索策略 | 第37-38页 |
| ·灾变 | 第38-39页 |
| ·免疫算子 | 第39-40页 |
| ·计算适应度 | 第40页 |
| ·问题求解步骤 | 第40页 |
| ·时间复杂度分析 | 第40-41页 |
| ·实验仿真及分析 | 第41-46页 |
| ·实验数据 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-46页 |
| ·小结 | 第46-47页 |
| 第4章 基于模糊预约时间的多目标 VRPSD | 第47-64页 |
| ·引言 | 第47-48页 |
| ·问题描述以及数学模型 | 第48-51页 |
| ·问题描述 | 第48页 |
| ·数学模型建立 | 第48-51页 |
| ·多目标优化问题概述 | 第51-53页 |
| ·基本定义 | 第51-52页 |
| ·非支配解集构造 | 第52页 |
| ·算法评估 | 第52-53页 |
| ·改进算法 | 第53-58页 |
| ·编码方式 | 第54-55页 |
| ·粒子更新策略 | 第55-56页 |
| ·局部搜索策略 | 第56页 |
| ·基于自适应网格解的多样性保持方法 | 第56-57页 |
| ·算法主要步骤 | 第57-58页 |
| ·仿真结果及其分析 | 第58-63页 |
| ·实验数据 | 第58页 |
| ·实验结果 | 第58-60页 |
| ·对照实验 | 第60-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第5章 随机车辆调度验证平台 | 第64-70页 |
| ·引言 | 第64页 |
| ·随机车辆调度平台简介 | 第64-65页 |
| ·基础管理模块 | 第65-67页 |
| ·实验仿真模块 | 第67-69页 |
| ·实例应用模块 | 第69页 |
| ·小结 | 第69-70页 |
| 第6章 总结与展望 | 第70-72页 |
| ·结论 | 第70-71页 |
| ·展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第78页 |
