2.1.1TSP描述与数学模型 7

2.1.2TSP解法介绍 8

2.2车辆路径问题（VRP） 11

2.2.1VRP描述与数学模型 11

2.2.2VRP约束条件与分类 12

2.2.3经典车辆路径问题（CVRP）详述 12

2.2.4VRP解法介绍 14

2.3本章小结 16

第三章 启发式算法概述与优化 17

3.1启发式算法概述 17

3.2遗传算法的原理与优化 17

3.2.1遗传算法原理 17

3.2.2遗传算法求解TSP 19

3.2.3遗传算法的特点 22

3.2.4基于最小生成树交叉算子的优化遗传算法 23

3.2.5遗传算法优化操作对比分析 25

3.3模拟退火算法原理与优化 26

3.3.1模拟退火算法原理 26

3.3.2模拟退火算法求解TSP 27

3.3.3基于升温过程的优化模拟退火算法 29

3.3.4模拟退火算法优化操作对比分析 32

3.4蚁群算法原理与优化 33

3.4.1蚁群算法原理 33

3.4.2蚁群算法求解TSP 35

3.4.3基于局部信息素更新的优化蚁群算法 37

3.4.4蚁群算法优化操作对比分析 38

3.5本章小结 39

第四章 优化启发式算法的应用 40

4.1CVRP求解思路 40

4.2CVRP求解与结果分析 42

4.2.1遗传算法求解CVRP 42

4.2.2模拟退火算法求解CVRP 43

4.2.3蚁群算法求解CVRP 44

4.2.4结果对比分析 45

4.3本章小结 46

结论 47

致谢 48

参考文献 49

第一章 绪论

智能路径规划问题显示了广泛的实际应用价值，所以该问题自提出以来到现在不断被国内外专家学者研究，并产生大量的学术成果。为使读者深入理解智能路径规划问题，本章阐述了智能路径规划的研究背景与意义，路径规划的国内外研究成果，以及本文的研究内容与框架结构。

1.1智能路径规划的研究背景与意义

随着世界经济的发展和科技水平的进步，许多行业都得到了极大地带动，同时也出现了一些新兴企业，例如：物流配送行业。在上世纪90年代互联网飞速发展，并一直持续到现在。在这个过程中，出现了一种新型的销售模式：电子商务。电子商务的蓬勃发展极大地带动了物流配送行业的发展。截止目前国内出现了许多物流配送行业，例如：顺丰速运、申通快递、韵达快递等等。近几年，我国社会物流总额也逐年增长。其增长趋势如下图1-1所示。