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改进的蚂蚁算法应用于车辆路径优化问题 |
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| 论文目录 |
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| 第一章 绪论 | 第1-17页 | | 1-1 物流及相关概念 | 第7-9页 | | 1-1-1 物流的含义及其形成与发展 | 第7页 | | 1-1-2 物流要素及一般流程 | 第7-8页 | | 1-1-3 现代物流的特征 | 第8-9页 | | 1-2 物流配送系统 | 第9-11页 | | 1-2-1 配送的概念及类型 | 第9-10页 | | 1-2-2 配送对整个物流的重要意义 | 第10页 | | 1-2-3 配送中心 | 第10-11页 | | 1-3 配送中心配送线路规划 | 第11-15页 | | 1-3-1 配送线路的确定 | 第11-12页 | | 1-3-2 线路优化问题 | 第12-15页 | | 1-4 本文主要研究内容 | 第15-17页 | | 第二章 配送车辆路径优化问题 | 第17-27页 | | 2-1 车辆调度问题概述 | 第17页 | | 2-2 车辆调度问题的分类 | 第17-18页 | | 2-3 VRP模型 | 第18-27页 | | 2-3-1 一般描述 | 第18-19页 | | 2-3-2 数学模型 | 第19-24页 | | 2-3-3 求解VRP的算法 | 第24-27页 | | 第三章 蚂蚁算法介绍 | 第27-41页 | | 3-1 蚂蚁算法的提出及研究概况 | 第27页 | | 3-2 蚂蚁算法基本思想 | 第27-29页 | | 3-2-1 生物学实例 | 第27-28页 | | 3-2-2 基本原理 | 第28-29页 | | 3-3 基本蚂蚁算法模型及实现 | 第29-31页 | | 3-4 算法分析 | 第31-33页 | | 3-4-1 解的质量 | 第31页 | | 3-4-2 时间复杂性 | 第31-32页 | | 3-4-3 实现难度 | 第32页 | | 3-4-4 灵活性 | 第32-33页 | | 3-5 蚂蚁算法的改进 | 第33-36页 | | 3-5-1 Ant-Q System | 第33-34页 | | 3-5-2 Max-Min Ant System | 第34-35页 | | 3-5-3 混合蚂蚁算法 | 第35-36页 | | 3-5-4 小结 | 第36页 | | 3-6 蚂蚁算法在组合优化领域中的应用 | 第36-41页 | | 3-6-1 在路径问题中的应用 | 第37-38页 | | 3-6-2 在最优树问题中的应用 | 第38-39页 | | 3-6-3 在函数优化中的应用 | 第39-41页 | | 第四章 混合蚂蚁算法求解一般车辆路径问题 | 第41-54页 | | 4-1 一般车辆路径问题描述 | 第41-42页 | | 4-2 车辆路径问题的图论基础 | 第42-43页 | | 4-3 现有算法 | 第43-45页 | | 4-3-1 C-W节约算法 | 第43-44页 | | 4-3-2 分派启发式算法(Assignment heuristic) | 第44页 | | 4-3-3 模拟退火算法(Simulated annealing) | 第44页 | | 4-3-4 表搜索算法(Tabu search) | 第44页 | | 4-3-5遗传算法(Genetic algorithm) | 第44-45页 | | 4-4 蚂蚁算法设计 | 第45-47页 | | 4-4-1 线路构造 | 第45-46页 | | 4-4-2 信息素更新 | 第46页 | | 4-4-3 线路改进策略 | 第46-47页 | | 4-4-4 多重蚁群层化 | 第47页 | | 4-5 实例测试 | 第47-54页 | | 4-5-1 实验设计 | 第47-49页 | | 4-5-2 实验结果及分析 | 第49-53页 | | 4-5-3 小结 | 第53-54页 | | 第五章 结论 | 第54-55页 | | 参考文献 | 第55-59页 | | 致谢 | 第59-60页 | | 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第60页 |
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论文编号BS1023191，这篇论文共60页
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