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1 绪论1

1.1 研究背景及意义1

1.2 车辆路径问题及其研究现状3

1.2.1 车辆路径问题分类3

1.2.2 国外研究现状4

1.2.3 国内研究现状20

1.3 存在问题及研究方向22

1.4 本书主要研究内容25

2 蚁群算法原理及其改进28

2.1 蚁群算法的原理28

2.2 蚁群算法30

2.2.1 蚁群算法的发展概况30

2.2.2 蚁群算法的变量和参数32

2.2.3 状态转移概率34

2.2.4 信息素轨迹强度更新35

2.3 蚁群算法的改进36

2.3.1 状态转移概率公式的改进36

2.3.2 信息素更新策略的改进37

2.4 改进蚁群算法求解VRP的基本步骤37

2.5 实例分析39

2.6 小结43

3 基于连通可靠性的车辆路径问题研究45

3.1 连通可靠性的基本概念45

3.2 路网连通可靠性及其计算方法47

3.3 基于连通可靠性车辆路径问题的数学模型48

3.4 基于连通可靠性的车辆路径问题的蚁群算法50

3.4.1 状态转移概率公式50

3.4.2 信息素轨迹更新52

3.5 数值计算及分析53

3.6 小结59

4 基于行程时间可靠性的车辆路径问题研究61

4.1 引言62

4.2 行程时间可靠性及其近似算法63

4.2.1 用户均衡分配模型系统的行程时间可靠性64

4.2.2 行程时间可靠性的近似算法65

4.3 基于行程时间可靠性的VRP数学模型66

4.4 VRPTTTR的蚁群算法68

4.4.1 状态转移概率公式的改进69

4.4.2 信息素更新策略70

4.5 实例分析71

4.6 多种可靠性混合的车辆路径问题75

4.6.1 多种可靠性混合的车辆路径问题数学模型75

4.6.2 蚁群算法的状态转移概率公式77

4.6.3 数据仿真与分析80

4.7 小结85

5 基于信息熵蚁群算法的FTTVRP问题研究86

5.1 引言87

5.2 相关模糊理论及FTTVRP的数学模型88

5.2.1 模糊理论88

5.2.2 FTTVRP的多目标数学模型89

5.2.3 多目标函数的处理91

5.3 基于信息熵的蚁群算法92

5.3.1 信息熵的基本概念和性质92

5.3.2 基于信息熵的蚁群算法92

5.3.3 信息素更新策略和改进93

5.4 计算实例94

5.5 小结96

6 突发事件下物流配送问题的蚁群聚类算法研究98

6.1 引言98

6.2 问题假设和数学模型100

6.3 蚁群聚类算法104

6.3.1 BM聚类和LF聚类104

6.3.2 改进LF蚁群聚类算法106

6.4 算例108

6.5 小结110

7 广西应急物流三级配送体系研究112

7.1 概述112

7.2 广西应急物流配送体系现存问题113

7.2.1 缺乏专业化的应急组织机构113

7.2.2 应对各种灾害的预案准备不足114

7.2.3 物资储备不足114

7.2.4 应急车辆运输管理不足114

7.2.5 信息保障不足115

7.2.6 缺乏专业的应急物流人才115

7.3 广西应急物流配送体系建设措施116

7.3.1 建立应急物流配送控制中心116

7.3.2 建立完善的应急物流配送信息平台116

7.3.3 联合军事部门117

7.3.4 联合第三方物流117

7.3.5 严格执行国家法律法规118

7.3.6 资源管理118

7.4 三级配送管理模式120

7.4.1 第一级配送体系120

7.4.2 第二级配送体系121

7.4.3 第三级配送体系122

7.4.4 三级配送体系综合管理123

7.5 小结123

8 结论与展望124

8.1 本书研究的主要结论124

8.2 本书的主要创新点127

8.3 展望127

参考文献129

附录 R210数据文件内容152

后记157