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摘 要 III
ABSTRACT IV
第一章 文献综述 1
1 课题研究背景与意义 1
2 国内外研究现状 1
2.1 应急物流国内外研究现状 1
2.2 应急物流车辆路径问题国内研究现状 2
2.3 国内外研究现状总结 3
3 研究内容 4
3.1 研究内容 4
3.2 技术路线 4
第二章 理论基础 5
1 车辆路径问题理论基础 5
1.1 车辆路径问题基本定义 5
1.2 车辆路径问题扩展问题分类 5
1.3 车辆路径问题求解算法 6
2 遗传算法理论基础 7
2.1 遗传算法概述 7
2.2 遗传算法相关定义 7
2.3 遗传算法数学模型 10
第三章 应急情况下城市物资配送路径优化问题模型构建 12
1 问题描述及分析 12
1.1 问题描述 12
1.2 问题分析 12
2 数学模型建立 13
2.1 数学符号 13
2.2 目标函数 14
2.3 问题模型 15
3 本章小结 16
第四章 应急情况下城市物资配送路径优化问题算法设计 17
1 染色体构造 17
2 初始群体生成 17
3 适应度评估 17
4 操作算子 18
4.1 选择算子 18
4.2 交叉算子 18
4.3 变异算子 19
5 本章小结 19
第五章 应急情况下城市物资配送路径优化问题算例分析 20
1 问题背景 20
1.1 配送中心与受灾点相关信息 20
1.2 其他参数设定 21
2 求解分析 21
2.1 种群规模 21
2.2 输出结果 22
3 考虑道路堵塞求解 27
4 与标准遗 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: ^351916072^ 
传算法对比 31
5 本章小结 32
第六章 总结与展望 33
1 研究内容与结论 33
1.1 研究内容 33
1.2 研究结论 33
2 未来展望 33
参考文献 35
致 谢 37
应急情况下城市物资配送路径优化
摘 要
自21世纪以来，各地灾难频发，造成了严重的经济损失和人员伤亡。因此，在灾难发生时，如何快速且高效地运输救援物资，就显得尤为重要。目前对应急物流车辆路径问题的探讨主要是将时间短、成本低等作为多目标函数，而本文将时间和成本统一纳入考量，力求整体运输效率最高。遗传算法是求解车辆路径问题的主要算法之一，但易出现过早收敛，算法性能有待提升。
本文主要内容如下：（1）在对应急物流车辆路径问题进行理论介绍后，构建了一个带有时间窗限制的非满载类车辆路径问题模型。（2）在对遗传算法进行理论介绍后，设计了一个自适应遗传算法进行求解。（3）提出了一个具体算例，运用之前构建的数学模型和遗传算法对其求解，依托MATLAB2014平台验证。
通过案例分析发现：（1）在本文案例中，在设定道路通畅和阻塞两种情况下，本文构建的模型都能够通过设计的算法求得优质解，证明了模型与算法的可行性。（2）将设计的算法与标准遗传算法对比，前者相对于后者求解出的总费用少了近4.39%。验证了本文设计算法的优质性。
本文进行的研究将为应急情况下车辆路径优化提供一份决策依据，有利于合理配置各类资源，高效率地将物资送至灾区，尽量减少灾难带来的损失。

原文链接：http://www.jxszl.com/jtgc/jjtys/610153.html