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银行运钞车线路规划
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银行运钞车线路规划
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-5页
目录第5-8页
第一章 绪论第8-12页
　　· 选题背景及其研究意义第8-9页
　　· 加钞路径规划问题及研究现状第9-10页
　　· 论文工作和章节安排第10-12页
　　　　· 主要工作第10页
　　　　· 章节安排第10-12页
第二章 VRP 及银行加钞路径问题第12-26页
　　· VRP 的要素及分类第12-14页
　　　　· VRP 的构成要素第12-13页
　　　　· VRP 分类第13-14页
　　· 典型车辆路径问题模型第14-18页
　　　　· VRP 数学模型第14-16页
　　　　· VRPTW第16-18页
　　· VRP 算法第18-22页
　　　　· 精确式算法第18-19页
　　　　· 启发式算法第19-22页
　　· 银行加钞路径问题第22-24页
　　　　· 加钞路径问题的特点第22-23页
　　　　· 基于网络的运钞线路第23页
　　　　· 加钞路径问题的数学模型第23-24页
　　· 本章小结第24-26页
第三章 TCPN第26-38页
　　· Petri 网基本理论第26-28页
　　　　· Petri 网定义第26-27页
　　　　· 关联矩阵第27-28页
　　· 高级 Petri 网第28-30页
　　　　· CPN第28-29页
　　　　· TPN第29-30页
　　· 智能 Petri 网第30-32页
　　　　· 智能 Petri 网第30-31页
　　　　· 智能 Petri 网路网模型第31-32页
　　· TCPN 模型第32-36页
　　　　· TCPN 模型路网模型第32-34页
　　　　· TCPN 定义第34-35页
　　　　· TCPN 发射规则第35-36页
　　· 本章小结第36-38页
第四章 蚁群优化算法第38-50页
　　· 蚁群算法基本原理第38-40页
　　　　· 基本蚁群算法机制第39页
　　　　· 基本蚁群算法模型第39-40页
　　· 蚁群算法执行步骤第40-42页
　　· 算法复杂度分析第42-43页
　　　　· 算法时间复杂度分析第42页
　　　　· 算法空间复杂度分析第42-43页
　　· 求解 VRP 蚁群算法第43页
　　· 参数对蚁群算法的影响第43-48页
　　　　· 蚂蚁数目对蚁群算法的影响第43-44页
　　　　· 信息启发式因子对算法的影响第44页
　　　　· 期望启发式因子对算法的影响第44-46页
　　　　· 信息素挥发因子对算法的影响第46-48页
　　· 本章小结第48-50页
第五章 运钞车线路规划算法第50-66页
　　· Petri 融合蚁群优化算法第50-54页
　　　　· Petri 融合蚁群算法设计第50-51页
　　　　· Petri 融合蚁群算法步骤第51-52页
　　　　· Petri 融合蚁群算法流程图第52-54页
　　· Petri 融合蚁群算法求解加钞路线第54-62页
　　　　· 实际算例建立第54-55页
　　　　· 案例结果第55-62页
　　· 算法分析第62-63页
　　　　· 算法结果对比第62-63页
　　　　· 算法收敛性第63页
　　· 本章小结第63-66页
第六章 总结与展望第66-68页
　　· 论文工作总结第66页
　　· 工作展望第66-68页
致谢第68-70页
参考文献第70-73 页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。
 
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