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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
 
     论文目录
 
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

 
 
论文编号BS3793265,这篇论文共65
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