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基于混合智能算法的物流配送优化的研究

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基于混合智能算法的物流配送优化的研究
论文目录
 
摘要第1-6 页
ABSTRACT第6-10 页
第一章 绪论第10-14 页
  · 研究背景和意义第10-11 页
  · 智能优化方法简介第11-12 页
    · 传统优化方法的基本步骤和局限性第11 页
    · 智能优化方法的产生与发展第11-12 页
  · 本论文的主要内容第12-14 页
第二章 遗传算法第14-21 页
  · 遗传算法的基本思想第14-15 页
    · 生物进化理论和遗传学的基本知识第14 页
    · 遗传算法的基本思想第14-15 页
  · 遗传算法的组成第15-19 页
    · 种群和种群的大小第15 页
    · 编码第15 页
    · 适应度评估第15-16 页
    · 遗传算子第16-18 页
    · 停止准则第18-19 页
  · 遗传算法流程图和基本步骤第19 页
  · 遗传算法的应用领域第19-20 页
  · 本章小结第20-21 页
第三章 禁忌搜索算法第21-26 页
  · 禁忌搜索算法的基本思想第21 页
    · 基本思想第21 页
    · 具体思路第21 页
    · 禁忌搜索算法的特点第21 页
  · 禁忌搜索算法的组成第21-24 页
    · 编码第21 页
    · 适值函数第21-22 页
    · 初始解第22 页
    · 移动与邻域移动第22 页
    · 禁忌表第22-23 页
    · 选择策略第23 页
    · 渴望水平第23-24 页
  · 禁忌搜索算法流程图和基本步骤第24-25 页
  · 禁忌搜索算法的应用领域第25 页
  · 本章小结第25-26 页
第四章 遗传禁忌算法在物流配送中的分析与设计第26-39 页
  · 物流配送优化问题概述第26-28 页
    · 物流配送优化问题的描述第26 页
    · 物流配送优化问题的构成要素第26-27 页
    · 物流配送优化问题的分类第27 页
    · 对本文所研究的物流配送优化问题的界定第27-28 页
  · 无时限单向配送车辆优化调度问题的数学模型第28-29 页
  · 遗传禁忌混合智能算法在物流配送优化中的设计与实现第29-38 页
    · 遗传禁忌混合智能算法的优点第29-31 页
    · 遗传算法的设计与实现第31-34 页
    · 禁忌搜索算法的设计与实现第34-38 页
    · 遗传算法和禁忌搜索算法的编码特点及两者的编码统一第38 页
  · 本章小结第38-39 页
第五章 实验测试结果第39-47 页
  · 混合智能算法求解一个实际物流配送优化问题第39 页
  · 调用遗传算法程序产生一个较优初始解第39-42 页
    · 设定系统参数第39 页
    · 生成初始群体第39-40 页
    · 统计初始群体的适应度第40 页
    · 显示群体初始信息第40 页
    · 群体更新第40-41 页
    · 产生结果第41-42 页
  · 调用禁忌搜索程序求解更优解第42-46 页
    · 设定各参数第42-43 页
    · 取初始解第43 页
    · 求解的评价值第43 页
    · 系统求解过程及最优解第43-46 页
  · 测试结果分析第46 页
  · 本章小结第46-47 页
结束语第47-48 页
参考文献第48-50 页
致谢第50页

本篇论文共50页,点击这进入下载页面
 
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