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第一章 绪论1

第一节 研究背景及意义1

第二节 组合优化与计算复杂性2

一、组合优化问题2

二、计算复杂性3

第三节 车辆路径问题的描述及分类6

一、车辆路径问题的描述6

二、车辆路径问题的分类7

第四节 车辆路径问题的算法14

一、精确算法14

二、启发式算法14

三、智能优化算法20

第五节 本书的主要内容25

参考文献26

第二章 智能优化算法概述33

第一节 遗传算法33

一、遗传算法的原理34

二、基本遗传算法35

三、遗传算法的要素及其经典执行策略37

四、遗传算法的应用领域46

第二节 量子进化算法47

一、基本量子进化算法48

二、量子进化算法的改进51

三、量子进化算法的应用领域55

第三节 差分进化算法55

一、差分进化算法的原理55

二、差分进化算法的改进57

三、差分进化算法的应用领域59

第四节 粒子群算法60

一、群体智能的概念60

二、基本粒子群算法62

三、粒子群算法的改进64

四、粒子群算法的应用领域66

第五节 人工鱼群算法67

一、人工鱼群算法的原理67

二、基本人工鱼群算法69

三、人工鱼群算法的改进72

四、人工鱼群算法的应用领域73

参考文献74

第三章 有能力约束车辆路径问题的智能优化算法研究83

第一节 CVRP的数学模型84

第二节 CVRP的离散粒子群算法研究85

一、离散粒子群算法求解CVRP的过程85

二、算法复杂度分析88

三、实验及分析89

第三节 CVRP的实数编码粒子群算法研究92

一、实数编码粒子群算法92

二、算法求解过程94

三、算法复杂度分析95

四、实验及分析96

第四节 CVRP的双种群遗传算法研究101

一、双种群遗传算法的原理101

二、算法求解过程102

三、算法复杂度分析104

四、实验及分析105

第五节 CVRP的人工鱼群算法研究107

一、人工鱼群算法求解CVRP的过程107

二、算法复杂度分析110

三、实验及分析111

第六节 几种算法的分析对比115

参考文献116

第四章 有能力约束开放式车辆路径问题研究119

第一节 开放式车辆路径问题的研究现状120

第二节 OVRP的数学模型121

第三节 粒子群算法在OVRP中的应用研究122

一、算法求解过程122

二、算法复杂度分析125

三、实验及分析126

参考文献130

第五章 基于客户满意度的开放式车辆路径问题研究133

第一节 基于客户满意度的OVRP的数学模型134

一、模糊时间窗口134

二、数学模型137

第二节 启发式算法139

一、客户插入可行性分析139

二、改进的最邻近启发式算法140

三、改进的最廉价插入算法141

第三节 算法求解过程142

第四节 算法复杂度分析144

第五节 实验及分析144

一、实验数据144

二、算法参数讨论145

三、结果分析147

参考文献151

第六章 动态网络开放式车辆路径问题研究153

第一节 国内外研究现状154

第二节 动态网络OVRP的模型156

一、数学模型156

二、时间依赖函数158

第三节 自适应惯性权重调整粒子群算法161

一、粒子群算法惯性权重调整方法161

二、自适应惯性权重调整粒子群算法163

三、算法求解过程164

第四节 算法复杂度分析167

第五节 实验及分析167

一、实验数据167

二、结果分析168

参考文献175

第七章 具有同时集送货需求的车辆路径问题研究179

第一节 引言179

第二节 VRPSDP问题描述181

一、VRPSDP的数学模型181

二、VRPSDP问题性质分析183

第三节 混沌量子进化算法对VRPSDP的优化求解185

一、混沌量子进化算法186

二、混沌量子进化算法求解VRPSDP的过程188

三、实验结果与分析191

第四节 双倍体差分进化粒子群算法在VRPSDP中的应用研究193

一、算法原理193

二、双倍体差分进化算法求解VRPSDP的过程196

三、算法复杂度分析197

四、实验结果与分析199

参考文献203