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基于文化基因算法的农产品物流配送车辆路径优化研究 |
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论文目录 |
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摘要 | 第3-4页 | abstract | 第4-5页 | 第1章 绪论 | 第8-14页 | 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 | 1.1.1 研究背景 | 第8页 | 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 | 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 | 1.2.1 农产品物流配送研究现状 | 第9-10页 | 1.2.2 带时间窗的车辆路径问题研究现状 | 第10-11页 | 1.2.3 文化基因算法研究现状 | 第11-12页 | 1.3 本文的创新点和研究内容 | 第12-14页 | 1.3.1 创新点 | 第12页 | 1.3.2 研究内容 | 第12-14页 | 第2章 农产品物流配送车辆路径优化模型的建立 | 第14-23页 | 2.1 车辆路径问题 | 第14-18页 | 2.1.1 车辆路径问题的描述 | 第14页 | 2.1.2 车辆路径问题的组成要素 | 第14-16页 | 2.1.3 车辆路径问题的分类 | 第16-18页 | 2.2 带时间窗车辆路径问题(VRPTM)概述 | 第18-19页 | 2.2.1 时间窗问题 | 第18页 | 2.2.2 带时间窗车辆路径问题的求解方法 | 第18-19页 | 2.3 车辆路径优化问题数学模型的构建 | 第19-22页 | 2.3.1 农产品配送的优化目标 | 第19页 | 2.3.2 农产品物流配送VRPTM模型构建 | 第19-22页 | 2.4 小结 | 第22-23页 | 第3章 文化基因算法理论研究 | 第23-37页 | 3.1 遗传算法 | 第23-27页 | 3.1.1 遗传算法基本原理 | 第23页 | 3.1.2 遗传算法相关概念 | 第23-25页 | 3.1.3 遗传算法主要步骤 | 第25-26页 | 3.1.4 遗传算法特点 | 第26-27页 | 3.2 文化基因算法概述 | 第27-36页 | 3.2.1 文化基因算法流程 | 第28-31页 | 3.2.2 文化基因算法的局部搜索策略 | 第31-35页 | 3.2.3 文化基因算法的特点 | 第35-36页 | 3.3 小结 | 第36-37页 | 第4章 基于Memetic算法的农产品物流配送路径优化 | 第37-55页 | 4.1 农产品物流车辆配送路径的文化基因算法 | 第37-44页 | 4.1.1 编码 | 第37-38页 | 4.1.2 初始种群的生成 | 第38页 | 4.1.3 适应度函数 | 第38页 | 4.1.4 进化算子 | 第38-40页 | 4.1.5 局部搜索操作 | 第40-43页 | 4.1.6 终止条件 | 第43-44页 | 4.2 案例分析 | 第44-54页 | 4.2.1 背景介绍 | 第44页 | 4.2.2 案例描述 | 第44-46页 | 4.2.3 结果及对比分析 | 第46-54页 | 4.3 小结 | 第54-55页 | 第5章 总结与展望 | 第55-57页 | 5.1 总结 | 第55页 | 5.2 展望 | 第55-57页 | 致谢 | 第57-58页 | 参考文献 | 第58-62页 | 附录 | 第62-65页 |
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