物流运输行业车辆调度与路线规划优化方案.doc

物流运输行业车辆调度与路线规划优化方案

TOC\o1-2\h\u18881第1章绪论 3

32271.1物流运输行业背景分析 3

218331.2车辆调度与路线规划的重要性 3

28171.3研究目的与意义 3

12355第2章车辆调度与路线规划相关理论 4

195002.1车辆调度的基本概念与方法 4

308692.1.1基本概念 4

187852.1.2调度方法 4

45032.2路线规划的理论基础 4

48882.2.1图论 4

87952.2.2运筹学 4

47802.2.3计算机科学 4

69402.3国内外研究现状及发展趋势 4

68002.3.1国外研究现状 4

89872.3.2国内研究现状 5

166902.3.3发展趋势 5

6777第3章物流运输车辆调度问题概述 5

92013.1车辆调度问题的类型与特点 5

306713.1.1类型 5

232543.1.2特点 5

183193.2车辆调度问题的数学模型 6

273683.3车辆调度问题的求解方法 6

891第4章车辆调度优化算法 6

134014.1遗传算法在车辆调度中的应用 7

273094.1.1遗传算法简介 7

7304.1.2遗传算法在车辆调度中的应用 7

17984.1.3遗传算法的优势 7

230034.2粒子群优化算法在车辆调度中的应用 7

130594.2.1粒子群优化算法简介 7

90914.2.2粒子群优化算法在车辆调度中的应用 7

192724.2.3粒子群优化算法的特点 7

247344.3蚁群算法在车辆调度中的应用 8

208264.3.1蚁群算法简介 8

104614.3.2蚁群算法在车辆调度中的应用 8

126444.3.3蚁群算法的优势 8

1550第5章路线规划问题概述 8

110105.1路线规划问题的类型与特点 8

190115.1.1根据车辆类型分类 8

75125.1.2根据问题特性分类 9

163825.1.3路线规划问题的特点 9

146035.2路线规划问题的数学模型 9

196705.2.1变量定义 9

283705.2.2目标函数 9

87575.2.3约束条件 9

265525.3路线规划问题的求解方法 9

136005.3.1启发式算法 10

318145.3.2精确算法 10

156575.3.3元启发式算法 10

26085.3.4混合算法 10

153515.3.5神经网络与深度学习方法 10

17469第6章路线规划优化算法 10

230506.1Dijkstra算法在路线规划中的应用 10

139436.1.1算法原理 10

27246.1.2算法实现 11

186726.1.3应用示例 11

143386.2A算法在路线规划中的应用 11

75816.2.1算法原理 11

5816.2.2算法实现 12

189656.2.3应用示例 12

119646.3最短路径算法在路线规划中的应用 12

133656.3.1Floyd算法 12

47206.3.2BellmanFord算法 12

207296.3.3SPFA算法 13

230756.3.4应用示例 13

16137第7章车辆调度与路线规划集成优化方法 13

253697.1集成优化方法的必要性 13

171037.2联合优化模型构建 13

131647.3集成优化算法研究 14

6156第8章案例分析与实证研究 14

219428.1物流企业背景介绍 14

279758.2数据收集与处理 15

151908.3优化方案实施与效果评估 15

16272第9章车辆调度与路线规划系统设计与实现 16

86089.1系统需求分析 16

167399.1.1功能需求 16

65769.1.2功能需求 16

35139.1.3用户需求 16

40299.2系统设计与功能模块划分 16

124239.2.1车辆调度管理模块 16

220449.2.2路线规划模块 17

61949.2.3数据分析与报表