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需求不确定的车辆路径问题模型与算法研究

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需求不确定的车辆路径问题模型与算法研究
论文目录
 
创新点摘要第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-14页
引言第14-16页
第1章 绪论第16-26页
  1.1 研究背景和意义第16-18页
  1.2 研究思路和方法第18-21页
    1.2.1 研究思路第18-19页
    1.2.2 研究方法第19-21页
  1.3 研究内容和章节结构第21-26页
    1.3.1 研究内容第21-23页
    1.3.2 章节结构第23-26页
第2章 相关理论及研究综述第26-62页
  2.1 不确定规划理论第26-32页
    2.1.1 模糊机会约束规划第26-29页
    2.1.2 随机机会约束规划第29-32页
  2.2 确定型车辆路径问题研究综述第32-44页
    2.2.1 标准车辆路径问题描述及模型第32-34页
    2.2.2 车辆路径问题要素构成第34-36页
    2.2.3 确定型车辆路径问题分类第36-44页
  2.3 不确定型车辆路径问题研究综述第44-54页
    2.3.1 不确定型车辆路径问题概述第45页
    2.3.2 模糊车辆路径问题研究综述第45-48页
    2.3.3 随机车辆路径问题研究综述第48-51页
    2.3.4 动态车辆路径问题研究综述第51-53页
    2.3.5 存在的问题第53-54页
  2.4 启发式算法第54-61页
    2.4.1 变邻域搜索算法第55-56页
    2.4.2 生物共栖搜索算法第56-57页
    2.4.3 禁忌搜索算法第57-58页
    2.4.4 分散搜索算法第58-60页
    2.4.5 人工蜂群算法第60-61页
  2.5 小结第61-62页
第3章 容量约束车辆路径问题优化第62-79页
  3.1 CVRP问题描述及整数规划模型构建第62-64页
    3.1.1 CVRP问题描述和基本假设第62-63页
    3.1.2 整数规划模型构建第63-64页
  3.2 混合变邻域生物共栖搜索算法设计第64-72页
    3.2.1 混合启发式算法框架第64-65页
    3.2.2 生物共栖搜索算法第65-66页
    3.2.3 解方案编码及解码第66-69页
    3.2.4 共栖搜索算子第69-71页
    3.2.5 变邻域搜索策略第71-72页
    3.2.6 混合算法计算复杂度分析第72页
  3.3 算例验证及结果分析第72-77页
  3.4 小结第77-79页
第4章 模糊需求车辆路径问题优化第79-96页
  4.1 CVRPFD问题描述及模糊机会约束规划模型构建第80-83页
    4.1.1 CVRPFD问题描述和基本假设第80页
    4.1.2 模糊机会约束规划模型构建第80-83页
  4.2 预优化变邻域禁忌搜索算法设计第83-87页
    4.2.1 混合启发式算法框架第83-84页
    4.2.2 初始种群生成及优化第84-85页
    4.2.3 变邻域搜索策略第85-86页
    4.2.4 禁忌搜索设置第86-87页
  4.3 客户点重调度策略优化调整第87-90页
    4.3.1 随机模拟算法第87页
    4.3.2 客户点返回策略第87-88页
    4.3.3 客户点重调度策略第88-90页
  4.4 算例验证及结果分析第90-94页
    4.4.1 确定型CVRP算例验证第90-91页
    4.4.2 CVRPFD模糊算例预优化方案求解验证第91-93页
    4.4.3 CVRPFD客户点重调度策略验证第93-94页
  4.5 小结第94-96页
第5章 随机需求车辆路径问题优化第96-115页
  5.1 CVRPSD问题描述及随机机会约束规划模型构建第96-101页
    5.1.1 CVRPSD问题描述和基本假设第96-97页
    5.1.2 随机机会约束规划模型构建第97-100页
    5.1.3 随机机会约束确定型等价处理第100-101页
  5.2 预优化混合变邻域分散搜索算法设计第101-105页
    5.2.1 混合启发式算法框架第101-102页
    5.2.2 初始种群生成及多样性优化第102页
    5.2.3 参考集更新及子集对组合策略第102-103页
    5.2.4 变邻域搜索策略第103-105页
  5.3 失败点重调度策略优化调整第105-107页
    5.3.1 失败点返回策略第105-106页
    5.3.2 失败点重优化策略第106页
    5.3.3 混合算法两阶段求解时间复杂性分析第106-107页
  5.4 算例验证及结果分析第107-113页
    5.4.1 确定型CVRP算例验证第108-111页
    5.4.2 CVRPSD随机算例验证第111-113页
  5.5 小结第113-115页
第6章 动态需求车辆路径问题优化第115-134页
  6.1 动态需求车辆路径问题描述及模型构建第116-118页
  6.2 CVRPDR动态性分析及客户点实时重置策略第118-122页
    6.2.1 CVRPDR动态性分析第118-120页
    6.2.2 基于周期性优化的客户点实时重置策略第120-122页
  6.3 子路径动态转变的混合变邻域人工蜂群算法设计第122-128页
    6.3.1 混合启发式算法框架第123-124页
    6.3.2 解方案构造及时间片动态信息更新第124-125页
    6.3.3 人工蜂群操作及变邻域搜索改进第125-128页
    6.3.4 混合算法时间复杂性分析第128页
  6.4 算例验证及结果分析第128-133页
    6.4.1 车辆启动延迟系数灵敏度分析第129-130页
    6.4.2 CVRPDR动态算例验证第130-133页
  6.5 小结第133-134页
第7章 结论与展望第134-138页
  7.1 结论第134-136页
  7.2 展望第136-138页
参考文献第138-152页
攻读学位期间公开发表论文第152-153页
致谢第153-154页
作者简介第154页

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