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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--需求波动下的大规模多车场车辆调度方法研究
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需求波动下的大规模多车场车辆调度方法研究
 
     论文目录
 
中文摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-16页
   ·问题背景及研究意义第7-8页
   ·国内外研究现状第8-12页
     ·多车场车辆调度问题研究现状第8-10页
     ·多周期车辆路径问题研究现状第10页
     ·聚类技术在车辆调度问题中应用的研究现状第10-12页
   ·当前研究存在问题分析第12-13页
   ·本文研究思路和采用的方法第13-14页
   ·本文主要工作第14-16页
第二章 多车场车辆路径调度问题及求解方法概述第16-25页
   ·多车场车辆路径问题第16-18页
     ·定义第16-17页
     ·模型建立第17-18页
   ·动态的多周期车辆路径问题第18-20页
     ·问题阐述第18页
     ·问题特性第18-20页
   ·本文涉及的求解方法基础第20-24页
     ·模糊聚类方法第21-22页
     ·启发式算法概述第22-24页
   ·本章小结第24-25页
第三章 双层模糊聚类下单周期多车场车辆路径问题第25-39页
   ·问题描述第25页
   ·双层模糊聚类框架的提出第25-27页
     ·上层静态聚类方法第26-27页
     ·下层模糊聚类算法第27页
   ·下层模糊聚类算法的实现步骤第27-32页
     ·模糊聚类决策变量分析第27-28页
     ·聚类决策变量的处理第28-30页
     ·模糊相似度计算第30-31页
     ·基于模糊相似度的客户聚类算法第31-32页
   ·基于遗传算法的面向客户群车辆路径求解方法第32-35页
     ·遗传算法的实现步骤第32-34页
     ·基于遗传算法的求解方法第34-35页
   ·仿真实验第35-37页
   ·本章小结第37-39页
第四章 多周期多车场动态车辆路径问题第39-51页
   ·问题描述第39页
   ·多周期多车场车辆路径问题求解框架第39-45页
     ·波动订单的处理流程第41-42页
     ·基于双层模糊聚类的双服务优先级策略第42-43页
     ·基于改进遗传算法的求解方法第43-45页
   ·案例分析第45-49页
     ·背景介绍第45页
     ·三阶段框架求解结果第45-49页
     ·三阶段求解与直接配送结果对比第49页
   ·本章小结第49-51页
第五章 结论与展望第51-53页
   ·本文工作总结第51-52页
   ·研究方向展望第52-53页
参考文献第53-57页
发表论文和参加科研情况说明第57-58页
致谢第58-59页
附录第59-61页

 
 
论文编号BS2230743,这篇论文共61
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