基于混合智能優(yōu)化算法的車輛路徑優(yōu)化研究

第1章 調(diào)度優(yōu)化問題概述
1．1 調(diào)度問題概述
1．1．1 調(diào)度的定義
1．1．2 調(diào)度問題的特點
1．1．3 調(diào)度管理的必要性
1．2 優(yōu)化的相關(guān)概念
1．2．1 優(yōu)化的發(fā)展及分類
1．2．2 優(yōu)化問題的求解
1．3 調(diào)度優(yōu)化問題應(yīng)用研究概述
1．3．1 物流配送調(diào)度問題研究
1．3．2 作業(yè)車間調(diào)度問題研究
1．3．3 生產(chǎn)批量計劃問題研究
小結(jié)
第2章 車輛路徑問題
2．1 車輛路徑問題背景
2．2 車輛路徑問題概述
2．3 車輛路徑問題數(shù)學(xué)描述及評價指標(biāo)
2．4 車輛路徑問題的分類和研究現(xiàn)狀
2．4．1 車輛路徑問題的分類
2．4．2 車輛路徑問題研究現(xiàn)狀
2．5 車輛路徑問題的幾種研究方法
2．5．1 算法
2．5．2 啟發(fā)式算法
2．6 研究中存在的問題及發(fā)展趨勢
小結(jié)
第3章 智能量子算法
3．1 研究現(xiàn)狀
3．1．1 與其他算法的比較
3．1．2 優(yōu)勢
3．2 量子計算邏輯體系
3，2．1 量子比特
3．2．2 量子門
3．2．3 量空間
3．2．4 量子理論假設(shè)
3．2．5 量子糾纏
3．2．6 量子計算特性
3．3 量子計算的內(nèi)涵及外延
3．3．1 量子計算原理
3．3．2 基于量子理論的優(yōu)化算法原理
小結(jié)
第4章 云智能算法下的車輛路徑問題
4．1 云算法概述
4．1．1 云模型的定義
4．1．2 云模型發(fā)生器
4．1．3 云模型的性質(zhì)
4．2 云計算的概念
4．3 云遺傳算法概述
4．3．1 云遺傳算法研究現(xiàn)狀
4．3．2 云蜷傳算法的特點
4．3．3 基本云遺傳算法
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