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基于改进蚁群算法的物流配送车辆路径优化方法的研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | Abstract | 第5-8页 | | 第一章 绪论 | 第8-16页 | | ·问题的提出 | 第8-9页 | | ·国内外研究现状 | 第9-15页 | | ·国内外VRPTW 问题研究现状 | 第9-13页 | | ·蚁群算法研究现状 | 第13-14页 | | ·蚁群算法求解VRPTW 研究现状 | 第14-15页 | | ·本文主要研究内容 | 第15-16页 | | 第二章 VRPTW 模型的构建与分析 | 第16-22页 | | ·VRPTW 问题的求解思路 | 第16-17页 | | ·VRPTW 问题描述 | 第16页 | | ·求解思路 | 第16-17页 | | ·VRPTW 模型的构建 | 第17-22页 | | ·VRPTW 问题的研究目标 | 第17-18页 | | ·VRPTW 模型的构建 | 第18-22页 | | 第三章 蚁群算法的数学模型、特点及应用 | 第22-38页 | | ·蚁群算法原理、模型及算法实现 | 第22-30页 | | ·蚁群算法基本原理 | 第22-25页 | | ·蚁群算法数学模型 | 第25-28页 | | ·蚁群算法实现的步骤 | 第28-30页 | | ·蚁群算法的分类及特点 | 第30-37页 | | ·蚁群算法的分类 | 第30-36页 | | ·蚁群算法特点 | 第36-37页 | | ·蚁群算法应用 | 第37-38页 | | 第四章 改进蚁群算法的构建和求解VRPTW 程序设计 | 第38-54页 | | ·改进蚁群算法的基本思路 | 第38-43页 | | ·算法路径的构造 | 第38-39页 | | ·信息素更新策略 | 第39-41页 | | ·初始解的启发 | 第41-42页 | | ·相关参数的设置 | 第42-43页 | | ·改进蚁群算法实现步骤 | 第43-45页 | | ·用改进蚁群算法求解VRPTW 问题的算法程序设计 | 第45-50页 | | ·求解思路 | 第45页 | | ·算法设计 | 第45-48页 | | ·算法实现具体步骤及流程图 | 第48-50页 | | ·程序实现 | 第50-54页 | | 第五章 实例计算与参数分析 | 第54-63页 | | ·计算数据 | 第54-55页 | | ·计算结果输出及分析 | 第55-58页 | | ·结果输出 | 第55页 | | ·结果分析 | 第55-58页 | | ·参数优化 | 第58-63页 | | ·参数α和β对算法性能的影响分析 | 第59-60页 | | ·蚂蚁数目m 的选取 | 第60-61页 | | ·信息素挥发度的选择 | 第61-63页 | | 结论与展望 | 第63-65页 | | 结论 | 第63页 | | 未来研究方向 | 第63-65页 | | 参考文献 | 第65-69页 | | 附录 | 第69-75页 | | 攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第75-76页 | | 致谢 | 第76页 |
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论文编号BS745696，这篇论文共76页
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