调度问题求解与优化

第1章调度优化问题应用概述
1.1物流配送调度问题研究/00
1.2作业车间调度问题研究/00
1.3生产批量计划问题研究/00
1.4本章小结/00
第2章车辆路径问题
2.1车辆路径问题概述/00
2.2车辆路径问题分类/00
2.3车辆路径问题的几种研究方法/00
2.3.1精确算法/0
2.3.2启发式算法/0
2.4研究中存在的问题及发展趋势 /0
2.5本章小结/0
第3章量子智能算法
3.1研究现状/0
3.1.1量子计算特点/0
3.1.2与其他算法的比较/0
3.2量子计算逻辑体系/0
3.2.1量子比特/0
3.2.2量子门/0
3.2.3向量空间/0
3.2.4量子理论假设/0
3.2.5量子纠缠/0
3.2.6量子计算特性/0
3.3量子计算的内涵及外延/0
3.3.1量子计算原理 /0
3.3.2基于量子理论的优化算法原理/0
3.4本章小结/0
 
 
 
第4章云计算与交通拥堵预测分类
4.1云算法概述/0
4.1.1云模型的定义/0
4.1.2云模型发生器/0
4.1.3云模型的性质/0
4.2云计算的概念/0
4.3交通拥堵预测 /0
4.3.1拥堵预测分类 /0
4.3.2碳排放指标 /0
4.3.3拥堵预测方法 /0
4.4本章小结/0
第5章带时间窗的低碳冷链物流调度问题
5.1问题描述/0
5.1.1时间窗分类/0
5.1.2冷链物流配送调度模型/0
5.2VRPTW的改进量子遗传算法研究/0
5.2.1量子遗传算法工作原理/0
5.2.2改进量子遗传算法/0
5.2.3算法复杂度分析/0
5.2.4实验及分析/0
5.3VRPTW的混合量子粒子群算法研究/0
5.3.1量子粒子群优化算法 /0
5.3.2粒子编码/0
5.3.3评价函数的计算/0
5.3.4混合量子粒子群算法计算步骤/0
5.3.5仿真实验及分析/0
5.4本章小结/0
第6章云计算模式下的不确定需求物流调度问题
6.1不确定需求车辆路径问题描述/0
6.2不确定需求物流调度问题分析/0
6.2.1模糊需求量描述/0
6.2.2VRPUD模型描述/0
6.3不确定需求物流调度问题数学模型/0
6.3.1静态需求优化阶段/0
6.3.2动态实时需求优化阶段/0
6.4云遗传算法 /0
6.4.1云遗传算法组成要素/0
6.4.2云遗传算法操作/0
6.4.3云自适应遗传算法/0
6.5数据分析与仿真验证/0
6.6本章小结/0
第7章有同时集送货需求物流调度问题
7.1求解方法对比/0
7.2问题描述和数学模型/0
7.2.1问题描述/0
7.2.2数学模型/0
7.3集送货问题模型的分类/0
7.3.1调度路径的可行性分析/0
7.3.2问题解的可行性分析/0
7.3.3静态调度问题/0
7.3.4动态调度问题/0
7.4基于混沌理论的改进量子算法/0
7.4.1量子算法的优势/0
7.4.2混沌理论/0
7.4.3量子算法的实现/0
7.5实例研究与分析/0
7.5.1混沌方法初始化/0
7.5.2改进的方法计算旋转角/
7.5.3量子进化算法/
7.6本章小结/
第8章云计算模式下的动态物流调度问题
8.1DVRP调度模型/
8.1.1DVRP描述/
8.1.2目标函数/
8.2DVRP调度策略/
8.3DVRP的混合量子粒子群算法/
8.3.1双链量子编码/
8.3.2基于Logistic映射的粒子群算法/
8.3.3改进算法设计步骤/
8.3.4数据分析与验证/
8.4基于云理论的自适应遗传算法/
8.4.1求解策略/
8.4.2数据分析与验证/
8.5本章小结/
第9章智能量子算法在物流“最后一公里”问题中的应用
9.1应用背景/
9.2不同模式的配送效率模型/
9.2.1问题描述/
9.2.2配送模型分析/
9.2.3有关ts(服务时间)的分析 /
9.3改进的量子细菌觅食算法/
9.3.1传统的BFOA算法/
9.3.2改进的QBFO描述/
9.4QBFO的性能分析/
9.4.1初始值的设置/
9.4.2绩效评估/
9.4.3基于MAGTD的调度决策/
9.5案例研究/
9.5.1仿真示例/
9.5.2实例测试/
9.5.3不同配送模式下的成本比较/
9.6本章小结/
第10章智能量子算法在物流配送干扰管理中的应用
10.1应用背景/
10.2干扰管理模型/
10.2.1问题描述/
10.2.2干扰辨识及管理模式/
10.2.3问题目标函数/
10.3配送干扰管理求解算法/
10.3.1量子细菌觅食算法/
10.3.2算法收敛性比较/
10.4数值实验/
10.4.1测试算例/
10.4.2算例验证/
10.5本章小结/
第11章智能量子算法在疫情医疗物资配置问题中的应用
11.1研究背景/
11.2医疗物资配置优化模型/
11.2.1问题描述/
11.2.2符号定义/
11.2.3模型构建/
11.3混合量子蒲公英繁衍算法/
11.3.1量子蒲公英繁衍算法/
11.3.2算法收敛性比较/
11.4实验验证分析/
11.4.1算法结果对比/
11.4.2基于DRO的结果/
11.4.3基于HQDRO的结果/
11.4.4对比分析/
11.5本章小结/
第12章智能量子方法在末端物流管理问题中的应用
12.1研究背景/
12.2基于前景理论的扰动度量策略/
12.2.1问题界定与假设/
12.2.2基于前景理论的函数表示 /
12.2.3用户心理期望感知分析/
12.3末端物流配送干扰管理模型及求解算法/
12.3.1配送优化调度模型/
12.3.2求解算法/
12.4数值实验/
12.4.1测试算例/
12.4.2算法性能检验/
12.4.3算法收敛性比较/
12.4.4算例分析/
12.5本章小结/
 
后记/
参考文献/