Vehicle routing problems of logistics distribution and its intelligent optimization algorithms

第一章绪论
第一节研究背景及意义
第二节组合优化与计算复杂性
一、组合优化问题
二、计算复杂性
第三节车辆路径问题的描述及分类
一、车辆路径问题的描述
二、车辆路径问题的分类
第四节车辆路径问题的算法
一、精确算法
二、启发式算法
三、智能优化算法
第五节本书的主要内容
参考文献
第二章智能优化算法概述
第一节遗传算法
一、遗传算法的原理
二、基本遗传算法
三、遗传算法的要素及其经典执行策略
四、遗传算法的应用领域
第二节量子进化算法
一、基本量子进化算法
二、量子进化算法的改进
三、量子进化算法的应用领域
第三节差分进化算法
一、差分进化算法的原理
二、差分进化算法的改进
三、差分进化算法的应用领域
第四节粒子群算法
一、群体智能的概念
二、基本粒子群算法
三、粒子群算法的改进
四、粒子群算法的应用领域
第五节人工鱼群算法
一、人工鱼群算法的原理
二、基本人工鱼群算法
三、人工鱼群算法的改进
四、人工鱼群算法的应用领域
参考文献
第三章有能力约束车辆路径问题的智能优化算法研究
第一节CVRP的数学模型
第二节CvRP的离散粒子群算法研究
一、离散粒子群算法求解cVRP的过程
二、算法复杂度分析
三、实验及分析
第三节CvRP的实数编码粒子群算法研究
一、实数编码粒子群算法
二、算法求解过程
三、算法复杂度分析
四、实验及分析
第四节CVRP的双种群遗传算法研究
一、双种群遗传算法的原理
二、算法求解过程
三、算法复杂度分析
四、实验及分析
第五节CVRP的人工鱼群算法研究
一、人工鱼群算法求解CVRP的过程
二、算法复杂度分析
三、实验及分析
第六节几种算法的分析对比
参考文献
第四章有能力约束开放式车辆路径问题研究
第一节开放式车辆路径问题的研究现状
第二节OVRP的数学模型
第三节粒子群算法在OvRP中的应用研究
一、算法求解过程
二、算法复杂度分析
三、实验及分析
参考文献
第五章基于客户满意度的开放式车辆路径问题研究
第一节基于客户满意度的OVRP的数学模型
一、模糊时间窗口
二、数学模型
第二节启发式算法
一、客户插入可行性分析
二、改进的最邻近启发式算法
三、改进的最廉价插入算法
第三节算法求解过程
第四节算法复杂度分析
第五节实验及分析
一、实验数据
二、算法参数讨论
三、结果分析
参考文献
第六章动态网络开放式车辆路径问题研究
第一节国内外研究现状
第二节动态网络OVRP的模型
一、数学模型
二、时间依赖函数
第三节自适应惯性权重调整粒子群算法
一、粒子群算法惯性权重调整方法
二、自适应惯性权重调整粒子群算法
三、算法求解过程
第四节算法复杂度分析
第五节实验及分析
一、实验数据
二、结果分析
参考文献
第七章具有同时集送货需求的车辆路径问题研究
第一节引言
第二节VRPSDP问题描述
一、VRPSDP的数学模型
二、VRPSDP问题性质分析
第三节混沌量子进化算法对VRPSDP的优化求解
一、混沌量子进化算法
二、混沌量子进化算法求解VRPsDP的过程
三、实验结果与分析
第四节双倍体差分进化粒子群算法在vRPsDP中的应用研究
一、算法原理
二、双倍体差分进化算法求解VRPSDP的过程
三、算法复杂度分析
四、实验结果与分析
参考文献