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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于遗传蚁群算法的多目标冷链物流车辆路径问题研究
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基于遗传蚁群算法的多目标冷链物流车辆路径问题研究
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第10-22页
    1.1 研究背景及意义第10-12页
        1.1.1 研究背景第10-11页
        1.1.2 研究意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-17页
        1.2.1 常规车辆路径问题第12-13页
        1.2.2 冷链物流车辆路径问题第13-14页
        1.2.3 多目标车辆路径问题第14-15页
        1.2.4 智能优化算法第15-17页
        1.2.5 研究评述第17页
    1.3 研究内容与技术路线第17-19页
        1.3.1 研究内容第17-18页
        1.3.2 技术路线第18-19页
        1.3.3 研究方法与创新之处第19页
    1.4 论文框架第19-20页
    1.5 本章小结第20-22页
2 相关理论概述第22-32页
    2.1 冷链物流第22-23页
        2.1.1 冷链物流概念及特点第22页
        2.1.2 冷链物流的流程第22-23页
    2.2 车辆路径问题第23-25页
        2.2.1 车辆路径问题定义及构成要素第23-24页
        2.2.2 车辆路径问题分类第24页
        2.2.3 车辆路径问题求解方法第24-25页
    2.3 冷链物流车辆路径问题第25页
        2.3.1 冷链物流车辆路径问题概述第25页
        2.3.2 冷链物流车辆路径问题的特点第25页
    2.4 多目标优化第25-26页
        2.4.1 多目标优化简介第25-26页
        2.4.2 ε约束法第26页
    2.5 遗传算法第26-28页
        2.5.1 遗传算法原理第26页
        2.5.2 遗传算法步骤第26-27页
        2.5.3 遗传算法流程图第27-28页
    2.6 蚁群算法第28-31页
        2.6.1 蚁群算法原理第28-29页
        2.6.2 状态转移规则第29页
        2.6.3 信息素更新规则第29-30页
        2.6.4 蚁群算法基本步骤第30页
        2.6.5 蚁群算法流程图第30-31页
    2.7 本章小结第31-32页
3 冷链物流车辆路径问题模型第32-40页
    3.1 模型描述第32-34页
        3.1.1 问题描述第32页
        3.1.2 模型假设第32-33页
        3.1.3 参数说明第33-34页
    3.2 模型建立第34-38页
        3.2.1 成本函数第34-36页
        3.2.2 客户满意度函数第36-37页
        3.2.3 模型建立第37-38页
    3.3 本章小结第38-40页
4 求解冷链物流车辆路径问题的遗传蚁群算法第40-46页
    4.1 遗传蚁群算法概述第40页
    4.2 遗传蚁群算法的设计第40-44页
        4.2.1 编码方式第40页
        4.2.2 种群初始化第40-41页
        4.2.3 计算种群适应度第41-42页
        4.2.4 交叉操作第42-43页
        4.2.5 变异操作第43页
        4.2.6 更新信息素第43-44页
        4.2.7 输出最优解第44页
    4.3 遗传蚁群算法流程图第44-45页
    4.4 本章小结第45-46页
5 算例与仿真分析第46-60页
    5.1 算例描述第46-47页
    5.2 运行环境与参数设置第47-48页
        5.2.1 运行环境第47页
        5.2.2 模型参数设定第47-48页
        5.2.3 算法参数设定第48页
    5.3 算例求解及分析第48-58页
        5.3.1 算法稳定性第49-51页
        5.3.2 算例求解第51-56页
        5.3.3 最优配送路线第56-58页
    5.4 本章小结第58-60页
6 结论与展望第60-62页
    6.1 研究结论第60-61页
    6.2 研究展望第61-62页
参考文献第62-68页
附录第68-70页
致谢第70-72页
攻读学位期间发表的学术论文目录第72-73页

 
 
论文编号BS3980895,这篇论文共73
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