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仿生智能算法在逆向物流选址与车辆路径问题中的应用研究

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仿生智能算法在逆向物流选址与车辆路径问题中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-8页
ABSTRACT第8-13页
第一章 引言第13-26页
  · 研究背景第13页
  · 选题意义第13-14页
  · 文献综述第14-21页
  · 研究内容及关键问题第21-24页
    · 研究内容第21-22页
    · 关键问题第22-24页
    · 论文研究思路和框架第24页
  · 本文结构安排第24-26页
第二章 逆向物流的基本理论知识第26-40页
  · 逆向物流的基本理论知识第26-31页
    · 与正向物流的联系和区别第27-29页
    · 逆向物流的特征与分类第29-31页
  · 逆向物流路径选址在电子商务中的应用第31-39页
    · 电子商务中逆向物流产生原因第31-33页
    · 电子商务逆向物流现状第33-35页
    · 电子商务环境下逆向物流的作用第35-36页
    · 逆向物流模式第36-38页
    · 四种逆向物流模式的比较第38-39页
  · 本章小结第39-40页
第三章 逆向物流车辆路径选址模型第40-45页
  · 问题描述第40-41页
  · 模型建立第41-43页
    · 模型假设第41页
    · 模型参数第41-42页
    · 决策变量第42-43页
  · 模型构建第43-44页
    · 目标函数第43页
    · 约束函数第43-44页
  · 本章小结第44-45页
第四章 路径选址问题求解算法研究第45-65页
  · 禁忌搜索算法第45-50页
    · 基本理论第45-46页
    · 算法流程第46-47页
    · 算例仿真第47-49页
    · 优缺点第49-50页
  · 蚁群算法第50-55页
    · 基本理论第50页
    · 算法流程第50-52页
    · 算例仿真第52-54页
    · 优缺点第54-55页
  · 粒子群算法第55-58页
    · 基本理论第55页
    · 算法流程第55-56页
    · 算例仿真第56-57页
    · 优缺点第57-58页
  · 遗传算法第58-63页
    · 基本理论第58-59页
    · 算法流程第59-61页
    · 算例仿真第61-63页
    · 优缺点第63页
  · 对比分析第63-64页
  · 本章小结第64-65页
第五章 改进算法理论及实验第65-85页
  · 蚁群算法基本理论第65-71页
    · 蚁群算法的研究概况第65页
    · 蚁群算法的基本原理第65-67页
    · 基本蚁群算法的模型及实现第67-69页
    · 蚁群算法的特点第69-70页
    · 基本蚁群算法的优缺点第70-71页
  · 蚁群系统与最大最小蚂蚁系统第71-72页
    · 蚁群系统第71页
    · 最大最小蚁群系统第71-72页
  · 算法改进第72-76页
    · 局部搜索算法 2-opt第72-73页
    · 改进蚁群算法构建第73-75页
    · 改进算法步骤第75-76页
  · 仿真实验第76-83页
    · 实验数据说明第76页
    · 算例仿真第76-83页
  · 结果分析第83-84页
  · 本章小结第84-85页
第六章 总结第85-87页
  · 本文工作总结第85-86页
  · 工作展望第86-87页
参考文献第87-93页
附录第93-120页
  附录1 禁忌搜索算法程序第93-98页
  附录2 遗传算法程序第98-102页
  附录3 粒子群算法程序第102-104页
  附录4 蚁群算法程序第104-108页
  附录5 改进蚁群算法程序代码第108-114页
  附录6 实验数据第114-120页
攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果第120-121页
致谢第121-122页

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