物流配送车辆路径问题模型及算法研究



物流配送车辆路径问题模型及算法研究

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物流配送车辆路径问题模型及算法研究

论文目录
摘要	第1-7 页
Abstract	第7-14 页
第1章绪论	第14-39 页
· 选题背景及意义	第14-16 页
· 物流配送车辆路径问题的研究动态	第16-32 页
· 国外车辆路径问题研究现状	第20-29 页
· 国内车辆路径问题研究现状	第29-31 页
· 研究中存在的问题	第31-32 页
· 国内外物流配送应用的现状分析	第32-36 页
· 发达国家和地区的物流配送状况	第32-33 页
· 我国台湾现代物流配送现状	第33 页
· 美国、日本和中国台湾物流配送的差异	第33-34 页
· 我国的物流配送现状	第34-36 页
· 论文的主要内容和创新点	第36-37 页
· 论文的结构	第37-39 页
第2章同时送货和取货车辆路径问题研究	第39-51 页
· 引言	第39-41 页
· 差分进化算法基本理论	第41-43 页
· VRP-SDP 的数学模型	第43-44 页
· 改进差分进化算法	第44-47 页
· 算例分析	第47-50 页
· 本章小结	第50-51 页
第3章带时间窗的同时送货和取货车辆路径问题研究	第51-69 页
· 引言	第51-52 页
· 遗传算法基本理论	第52-58 页
· 遗传算法的基本步骤	第54-55 页
· 遗传算法的数学基础	第55-58 页
· 遗传算法的改进方法	第58 页
· VRP-SDPTW 的数学模型	第58-60 页
· 问题描述	第58-59 页
· 数学模型	第59-60 页
· 改进遗传算法	第60-64 页
· 优先关系	第60-61 页
· 初始种群	第61 页
· 适应值函数	第61-62 页
· 遗传算子	第62-64 页
· 算例分析	第64-67 页
· 本章小结	第67-69 页
第4章车辆数目不确定的带时间窗的车辆路径问题研究	第69-88 页
· 引言	第69-70 页
· 微粒群算法基本理论	第70-78 页
· 微粒群算法的基本原理	第70-72 页
· 微粒群算法的数学基础	第72-76 页
· 微粒群算法的改进方法	第76-78 页
· VFVRPTW 的数学模型	第78-80 页
· VFVRPTW 的复合最优模型微粒群算法	第80-82 页
· 编码方法	第80 页
· 适应值函数	第80-81 页
· COMPSO	第81-82 页
· 算例分析	第82-87 页
· 本章小结	第87-88 页
第5章多车型随机需求车辆路径问题研究	第88-101 页
· 引言	第88-89 页
· 问题描述	第89-90 页
· HFSVRP 的求解策略	第90-94 页
· 重新优化策略	第90 页
· 预优化策略	第90-94 页
· 求解HFSVRP 的算法	第94-97 页
· 改进遗传算法求解HFSVRP	第94-95 页
· 改进差分进化算法求解HFSVRP	第95-97 页
· 算例分析	第97-98 页
· 本章小结	第98-101 页
第6章基于可信性理论的模糊需求车辆路径问题研究	第101-118 页
· 引言	第101-102 页
· 基于可能性理论的混合遗传算法	第102-108 页
· 问题描述及模型	第103-105 页
· 随机模拟算法	第105-106 页
· 改进遗传算法	第106-107 页
· 数值实验及结果分析	第107-108 页
· 基于可信性理论的混合差分进化算法	第108-116 页
· 问题描述及模型	第109-111 页
· 混合差分进化算法	第111-114 页
· 数值实验及结果分析	第114-116 页
· 本章小结	第116-118 页
第7章结论与展望	第118-121 页
· 本文总结	第118-120 页
· 未来研究展望	第120-121 页
参考文献	第121-135 页
附录A 攻读博士学位期间发表的论文及科研情况	第135-137 页
致谢	第137-138 页

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