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基于遗传模拟退火算法的三维离线装箱优化问题研究

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基于遗传模拟退火算法的三维离线装箱优化问题研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
第1章 绪论第9-15页
  · 研究背景及意义第9-10页
  · 三维离线装箱问题研究现状第10-12页
    · 国内研究现状第10-11页
    · 国外研究现状第11-12页
  · 主要研究内容第12页
  · 技术路线第12-13页
  · 本章小结第13-15页
第2章 三维离线装箱问题理论研究基础第15-25页
  · 三维离线装箱问题描述第15-16页
  · 三维离线装箱问题主要研究方法第16-20页
    · 遗传算法简介第16-18页
    · 启发式算法简介第18-19页
    · 混合遗传算法理论基础第19-20页
  · 模拟退火算法第20-23页
    · 模拟退火算法构成要素第21-22页
    · 模拟退火算法的基本流程第22-23页
  · 本章小结第23-25页
第3章 三维离线装箱优化算法设计第25-39页
  · 三维离线装箱问题模型构建第25-28页
    · 物品装载的启发式规则第25页
    · 约束条件的通用数值化方法第25-26页
    · 约束条件的模糊罚函数处理第26-28页
  · 三维离线装箱问题优化模型第28-30页
  · 算法总体设计思想第30页
  · 遗传算法框架第30-36页
    · 适应度函数第30-31页
    · 算法编码方式第31-33页
    · 装载策略及解码操作第33-34页
    · 选择算子第34页
    · 交叉算子第34-36页
    · 变异算子第36页
  · 遗传算法与模拟退火算法集成第36-37页
  · 本章小结第37-39页
第4章 三维离线装箱优化算法实现第39-51页
  · 算法实现流程第39-44页
    · 算法程序代码设计第39-41页
    · 算法的实现步骤第41-44页
  · 算法有效性分析第44-49页
    · 算法对比试验 1第44-47页
    · 算法对比试验 2第47-49页
  · 本章小结第49-51页
第5章 三维离线装箱优化算法应用实证分析第51-63页
  · 应用案例背景简述第51页
  · 应用案例配送车辆装载现状分析第51-56页
    · 应用案例中公司配送概况分析第51-55页
    · 公司配送车辆装载数据分析第55-56页
  · 配送车辆装载优化实现过程第56-59页
    · 公司配送数据处理第56-57页
    · 装载优化算法实现过程第57-59页
  · 装载优化结果分析第59-62页
  · 本章小结第62-63页
第6章 总结与展望第63-65页
  · 全文总结第63页
  · 研究展望第63-65页
参考文献第65-69页
附录 部分程序源代码第69-75页
致谢第75-76页
导师及作者简介第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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