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改进的蚁群算法解决车辆路径问题及其web GIS实现

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改进的蚁群算法解决车辆路径问题及其web GIS实现
论文目录
 
摘要第1-7 页
Abstract第7-11 页
第一章 绪论第11-16 页
  · 背景意义第11-12 页
  · 研究现状第12-13 页
  · 研究内容与取得的成果第13-14 页
    · 本论文所做的工作第13-14 页
    · 本论文的创新之处第14 页
  · 论文结构第14-16 页
第二章 VRP问题的蚁群优化算法技术分析第16-29 页
  · 解决VRP 问题的蚁群算法研究综述第16-18 页
  · 现有算法存在的问题第18-19 页
  · 本文体系架构与技术路线第19-20 页
  · 相关理论简介第20-29 页
    · 蚁群算法基本原理第20-21 页
    · 车辆路径问题第21-22 页
    · 蚁群算法信息素第22-23 页
    · 改进的蚁群算法第23-25 页
    · 利用地理信息系统(GIS)发布蚁群算法第25-29 页
第三章 基于改进的蚁群算法解决车辆路径问题第29-54 页
  · 蚁群算法节点处理第29-38 页
    · 节点处理提出的背景第29 页
    · 处理策略第29-38 页
  · 改进蚁群算法公式第38-41 页
    · 算法公式中的不足第38-39 页
    · 改进后的公式第39-40 页
    · 公式的证明第40-41 页
    · 改进后的蚁群算法步骤第41 页
  · 可行解问题第41-42 页
  · 蚁群算法解决VRP 的流程第42-45 页
  · 多用户蚁群系统第45-54 页
    · 发布算法服务第45-49 页
    · 发布GIS 服务第49-54 页
第四章 智能物流配送管理系统实现第54-70 页
  · 智能物流配送管理系统的模块分析第54-56 页
    · 智能物流配送管理系统功能模块第54-55 页
    · 蚁群算法在配送计划模块中的步骤第55-56 页
  · 系统的体系架构第56-58 页
  · GIS 典型性功能第58 页
  · 数据表第58-62 页
  · 最终实现效果第62-70 页
第五章 总结与展望第70-72 页
  · 总结第70-71 页
  · 展望第71-72 页
参考文献第72-75 页
致谢第75-76 页
硕士期间所做工作第76 页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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