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基于混合进化算法的车辆路径优化问题的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-8页 | | Abstract | 第8-14页 | | 第1章 绪论 | 第14-22页 | | ·课题背景 | 第14-15页 | | ·研究目的和意义 | 第15-16页 | | ·进化算法与路径优化的研究现状 | 第16-20页 | | ·进化算法 | 第16-18页 | | ·路径优化问题的研究 | 第18-19页 | | ·物流发展的现状 | 第19-20页 | | ·进化算法在物流车辆路径优化问题中的应用研究 | 第20页 | | ·主要研究内容与工作 | 第20-21页 | | ·本文结构 | 第21-22页 | | 第2章 进化算法与路径优化 | 第22-31页 | | ·引言 | 第22页 | | ·进化算法概述 | 第22-25页 | | ·经典遗传算法 | 第22-24页 | | ·免疫算法 | 第24-25页 | | ·蚁群算法 | 第25页 | | ·遗传算法的改进策略 | 第25-27页 | | ·结合其他算法的改进 | 第26页 | | ·模拟自然现象的改进 | 第26-27页 | | ·修改内部元素的改进 | 第27页 | | ·路径优化概述 | 第27-30页 | | ·车辆路径优化问题 | 第27页 | | ·Pareto最优理论 | 第27-29页 | | ·地理信息系统(GIS) | 第29-30页 | | ·本章小结 | 第30-31页 | | 第3章 混合进化算法的研究 | 第31-38页 | | ·引言 | 第31页 | | ·解向量的染色体结构 | 第31页 | | ·混合进化算法的基本思想 | 第31-36页 | | ·蚁群信息素路径选择策略 | 第32页 | | ·初始种群优化策略 | 第32-34页 | | ·自适应免疫交叉算子策略 | 第34-35页 | | ·免疫记忆库策略 | 第35页 | | ·局部搜索策略 | 第35-36页 | | ·混合进化算法的描述 | 第36-37页 | | ·本章小结 | 第37-38页 | | 第4章 基于混合进化算法的车辆路径优化 | 第38-55页 | | ·引言 | 第38页 | | ·车辆路径问题数学模型 | 第38-39页 | | ·算法仿真实验 | 第39-47页 | | ·小规模客户仿真 | 第39-41页 | | ·中等规模客户仿真 | 第41-43页 | | ·模拟电子地图仿真 | 第43-46页 | | ·实验结果分析 | 第46-47页 | | ·智能物流配送系统的设计 | 第47-53页 | | ·总体方案 | 第47页 | | ·功能设计 | 第47-50页 | | ·系统数据库设计 | 第50-52页 | | ·物流配送模块 | 第52-53页 | | ·系统运行结果分析 | 第53页 | | ·本章小结 | 第53-55页 | | 结论 | 第55-57页 | | 参考文献 | 第57-60页 | | 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第60-61页 | | 致谢 | 第61页 |
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论文编号BS771632，这篇论文共61页
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