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第1章 绪论1

1.1引言1

1.2物流配送VRP概述2

1.2.1 VRP定义2

1.2.2 VRP组成要素分析3

1.3 VRP研究现状4

1.3.1 VRP模型综述4

1.3.2 VRP算法综述10

参考文献15

第2章 CVRP的智能优化算法23

2.1引言23

2.2 CVRP的数学模型23

2.3 CVRP的粒子群算法研究24

2.3.1粒子群算法的原理与研究进展24

2.3.2粒子群算法求解VRP的过程28

2.3.3算法复杂度分析30

2.3.4实验及分析31

2.4 CVRP的实数编码粒子群算法研究33

2.4.1实数编码粒子群算法33

2.4.2算法过程34

2.4.3算法复杂度分析36

2.4.4实验及分析37

2.5 CVRP的双种群遗传算法研究41

2.5.1双种群遗传算法的原理41

2.5.2算法求解的过程42

2.5.3算法复杂度分析44

2.5.4实验及分析45

2.6 CVRP的人工鱼群算法研究46

2.6.1人工鱼群算法的原理46

2.6.2人工鱼群算法求解CVRP的过程48

2.6.3算法复杂度分析51

2.6.4实验及分析52

2.7 CVRP的量子进化算法研究55

2.7.1量子进化算法基本原理55

2.7.2量子进化算法求解CVRP的过程56

2.7.3量子进化算法复杂度分析59

2.7.4实验结果及分析59

2.8几种算法的分析对比61

参考文献62

第3章 OVRP的智能优化算法68

3.1引言68

3.2 OVRP的数学模型69

3.3粒子群算法在OVRP中的应用70

3.3.1算法的求解过程70

3.3.2算法复杂度分析72

3.3.3实验及分析73

3.4量子进化算法在OVRP中的应用76

3.4.1量子进化算法求解OVRP的过程76

3.4.2量子进化算法复杂度分析77

3.4.3实验结果及分析78

3.5基于客户满意度的OVRP的数学模型82

3.5.1模糊时间窗口83

3.5.2数学模型84

3.6粒子群算法求解过程86

3.6.1客户插入可行性分析86

3.6.2改进的最近邻启发式算法86

3.6.3改进的最廉价插入法87

3.6.4粒子群算法的流程88

3.6.5算法复杂度分析89

3.6.6实验分析90

参考文献95

第4章 VRPTW的智能优化算法97

4.1引言97

4.2 VRPTW问题98

4.2.1时间窗98

4.2.2 VRPTW问题的数学模型98

4.3蚁群算法求解VRPTW问题100

4.3.1蚁群算法100

4.3.2解构造102

4.3.3信息素更新103

4.3.4算法参数103

4.3.5 ACS算法行为及局部搜索108

4.3.6仿真结果114

4.4 PDPTW问题115

4.4.1 PDPTW的数学模型115

4.4.2模型转化116

4.5蚁群系统求解PDPTW问题118

4.5.1解构造过程118

4.5.2信息素更新120

4.5.3局部搜索121

4.5.4算法框架描述122

4.5.5仿真结果122

4.6带模糊旅行时间的VRP问题124

4.6.1模糊理论基本知识124

4.6.2问题数学模型127

4.7双蚁群系统求解带模糊旅行时间的VRP问题127

4.7.1 MACS-VRPTW问题127

4.7.2算法流程128

4.7.3仿真结果128

参考文献130

第5章 动态需求VRP模型及其智能优化算法133

5.1引言133

5.1.1动态需求VRP的构成要素及分类134

5.1.2动态需求VRP的求解策略及现有算法135

5.2动态需求HFVRP的数学规划模型136

5.2.1问题描述137

5.2.2数学模型的建立138

5.2.3多车型分配策略140

5.3动态需求HFVRP的混合量子进化算法求解141

5.3.1问题的求解策略141

5.3.2混合量子进化算法求解动态需求HFVRP问题142

5.3.3混合量子进化算法的计算复杂性分析144

5.3.4量子进化算法收敛性证明145

5.3.5实验结果与分析146

5.4动态需求多配送中心VRP数学规划模型152

5.4.1沿途补货策略153

5.4.2数学规划模型154

5.5动态需求多配送中心VRP的自适应免疫量子进化算法求解157

5.5.1自适应免疫量子进化算法157

5.5.2自适应免疫量子进化算法复杂度分析160

5.5.3实验结果与分析161

5.6基于客户满意度的多目标动态需求VRP的数学规划模型170

5.6.1模糊时间窗171

5.6.2数学规划模型171

5.7基于客户满意度的动态需求VRP的多目标量子进化算法求解175

5.7.1多目标优化问题175

5.7.2多目标量子进化算法设计176

5.7.3算法复杂度分析179

5.7.4实验分析180

参考文献186

第6章 动态网络VRP的智能优化算法189

6.1引言189

6.1.1动态网络VRP的定义及特征190

6.1.2动态网络VRP的分类191

6.2动态网络VRP的数学规划模型193

6.2.1时间依赖函数193

6.2.2数学规划模型195

6.3自适应惯性权重调整粒子群算法在动态网络VRP中的应用196

6.3.1粒子群算法惯性权重调整方法196

6.3.2自适应惯性权重调整粒子群算法198

6.3.3算法求解过程199

6.3.4算法复杂度分析201

6.3.5实验及分析202

6.4量子进化算法在动态网络VRP中的应用208

6.4.1量子进化算法求解动态网络VRP的过程208

6.4.2实验结果及分析209

参考文献210

第7章 随机VRP模型及其智能优化算法212

7.1引言212

7.1.1 SVRP的分类212

7.1.2随机VRP的特点213

7.1.3随机VRP的求解策略214

7.2带软时间窗的随机VRP问题描述及数学模型215

7.2.1问题描述215

7.2.2数学模型216

7.3蚁群算法求解带软时间窗随机VRP问题217

7.3.1蚁群算法的求解过程217

7.3.2实验结果及分析219

7.4多目标随机VRP问题优化221

7.4.1问题描述221

7.4.2数学模型222

7.5多目标混合粒子群算法求解224

7.5.1多目标优化问题概述224

7.5.2改进算法225

7.5.3基于自适应网格解的多样性保持方法227

7.5.4算法主要步骤227

7.5.5实验仿真228

7.6动态随机需求VRP的基于补偿策略的随机规划模型234

7.6.1问题描述235

7.6.2预优化阶段模型236

7.6.3实时优化阶段模型238

7.7动态随机需求VRP求解240

7.7.1实例测试240

7.7.2优化性能实验及分析243

7.7.3算法的比较分析247

参考文献247

第8章 智能车辆调度系统及动态车辆调度仿真平台的实现250

8.1智能车辆调度系统的工程背景及开发意义250

8.2智能车辆调度系统的平台和框架251

8.2.1系统的开发平台251

8.2.2系统的总体框架251

8.3智能车辆调度系统各功能的实现253

8.3.1承运单管理253

8.3.2回单管理253

8.3.3调度基础信息管理254

8.3.4报表管理256

8.3.5智能算法调度256

8.4系统应用实例259

8.5动态车辆调度仿真平台的框架261

8.5.1仿真环境261

8.5.2总体框架262

8.6动态车辆调度仿真平台各功能的实现263

8.6.1实验仿真平台263

8.6.2实例应用264

参考文献271