基于改进蚁群算法的车辆路径问题研究

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基于改进蚁群算法的车辆路径问题研究

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基于改进蚁群算法的车辆路径问题研究

论文目录
摘要	第1-4页
ABSTRACT	第4-7页
第1章引言	第7-16页
1.1 选题背景与意义	第7-8页
1.2 车辆路径问题的研究现状	第8-13页
1.2.1 传统启发式算法	第9-10页
1.2.2 现代启发式算法	第10-13页
1.3 研究内容及组织结构	第13-16页
1.3.1 研究内容	第14页
1.3.2 组织结构	第14-16页
第2章车辆路径问题的基本概念	第16-21页
2.1 标准车辆路径问题及数学模型	第16-17页
2.2 车辆路径问题的要素及分类	第17-21页
2.2.1 车辆路径问题的构成要素	第17-19页
2.2.2 车辆路径问题的分类	第19-21页
第3章蚁群算法	第21-32页
3.1 蚁群算法的基本原理	第21-26页
3.1.1 蚁群行为	第21-23页
3.1.2 蚁群算法的工作机制	第23页
3.1.3 蚁群算法的数学模型	第23-25页
3.1.4 蚁群算法的算法流程	第25-26页
3.2 参数分析	第26-28页
3.2.1 蚂蚁数目m	第26-27页
3.2.2 信息启发因子α	第27页
3.2.3 期望启发因子β	第27页
3.2.4 信息素挥发系数ρ	第27-28页
3.3 算法的复杂度分析	第28-29页
3.3.1 时间复杂度分析	第28页
3.3.2 空间复杂度分析	第28-29页
3.4 蚁群算法的特点	第29-30页
3.5 基于蚁群的其它优化思想	第30-32页
3.5.1 蚁群系统	第30-31页
3.5.2 最大最小蚁群算法	第31-32页
第4章改进蚁群算法及其在车辆路径问题中的应用	第32-46页
4.1 禁忌搜索算法	第32-34页
4.1.1 禁忌搜索算法的构成要素	第32-33页
4.1.2 禁忌搜索算法的基本原理及流程	第33-34页
4.2 具有禁忌搜索能力的蚁群算法改进	第34-40页
4.2.1 改进思想	第34-35页
4.2.2 工作原理	第35-37页
4.2.3 执行步骤	第37-39页
4.2.4 算法实现	第39-40页
4.3 CVRP实验结果及分析	第40-46页
第5章总结与展望	第46-48页
5.1 总结	第46页
5.2 不足与展望	第46-48页
致谢	第48-49页
参考文献	第49-51页

本篇论文共51页，点击这进入下载页面。

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