基于互联网的环卫车系统调度策略研究
| 致谢 | 第7-8页 |
| 摘要 | 第8-9页 |
| ABSTRACT | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 研究背景 | 第15-18页 |
| 1.1.1 国内城镇生活垃圾产生与收运现状 | 第15-17页 |
| 1.1.2 国外城镇生活垃圾收运现状 | 第17-18页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第18-19页 |
| 1.3 相关工作介绍 | 第19-21页 |
| 1.3.1 环卫车路径优化研究情况 | 第19页 |
| 1.3.2 环卫车收运系统整体优化研究情况 | 第19-20页 |
| 1.3.3 城市生活垃圾信息化管理发展历程 | 第20-21页 |
| 1.4 本文主要内容和章节安排 | 第21-23页 |
| 第二章 互联网调度系统的理论基础 | 第23-31页 |
| 2.1 互联网概述 | 第23-24页 |
| 2.1.1 互联网基本概念 | 第23页 |
| 2.1.2 物联网体系结构 | 第23-24页 |
| 2.2 互联网技术在生活垃圾收运系统中的应用 | 第24-25页 |
| 2.3 基于互联网的环卫车系统管理信息化平台构建 | 第25-31页 |
| 2.3.1 系统构架 | 第25-26页 |
| 2.3.2 系统模块 | 第26-31页 |
| 第三章 环卫车路径规划算法的研究 | 第31-39页 |
| 3.1 垃圾元产生概率模型 | 第31-34页 |
| 3.1.1 静态垃圾元产生概率模型 | 第31-32页 |
| 3.1.2 动态垃圾元产生概率模型 | 第32-34页 |
| 3.2 垃圾收运网络算法介绍 | 第34-35页 |
| 3.3 遗传算法介绍 | 第35-36页 |
| 3.3.1 遗传算法的基本原理和操作 | 第35-36页 |
| 3.3.2 遗传算法的基本流程 | 第36页 |
| 3.4 禁忌搜索算法介绍 | 第36-39页 |
| 3.4.1 禁忌搜索算法的基本原理和操作 | 第36-37页 |
| 3.4.2 禁忌搜索算法的基本流程 | 第37-39页 |
| 第四章 环卫车系统调度模型构建和算法设计 | 第39-49页 |
| 4.1 问题描述 | 第39页 |
| 4.2 实例调研 | 第39-43页 |
| 4.2.1 城区调研情况 | 第40-41页 |
| 4.2.2 系统整体配置 | 第41-43页 |
| 4.3 垃圾收运模式的确定 | 第43-44页 |
| 4.4 模型构建 | 第44-46页 |
| 4.5 环卫车系统调度模型的算法设计 | 第46-49页 |
| 4.5.1 求解思路和算法流程 | 第46-47页 |
| 4.5.2 外层遗传算法操作 | 第47-48页 |
| 4.5.3 内层禁忌搜索算法操作 | 第48-49页 |
| 第五章 算例分析和实践 | 第49-63页 |
| 5.1 实验平台和数据来源 | 第49-52页 |
| 5.1.1 实验平台 | 第49页 |
| 5.1.2 算例设计 | 第49-52页 |
| 5.2 实验测试和结果分析 | 第52-55页 |
| 5.3 环卫车收运系统模型灵敏度分析 | 第55-61页 |
| 5.3.1 垃圾收集费用灵敏度分析 | 第55-56页 |
| 5.3.2 垃圾运输费用灵敏度分析 | 第56-57页 |
| 5.3.3 算法设计参数的灵敏度分析 | 第57-59页 |
| 5.3.4 垃圾占比对系统的灵敏度分析 | 第59-61页 |
| 5.4 实际应用 | 第61-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| 6.1 结论 | 第63-64页 |
| 6.2 展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 | 第69-70页 |
