基于统计分区和智能优化算法的车辆调度问题研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第9-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的研究目的和方法 | 第13-15页 |
| 1.3.1 本文的研究目的 | 第13页 |
| 1.3.2 本文研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.3 本文的技术路线图 | 第14-15页 |
| 第2章 相关基本理论 | 第15-25页 |
| 2.1 智能优算法方法 | 第15-19页 |
| 2.1.1 遗传算法 | 第15-16页 |
| 2.1.2 粒子群算法 | 第16-17页 |
| 2.1.3 禁忌搜索算法 | 第17页 |
| 2.1.4 模拟退火算法 | 第17-19页 |
| 2.2 统计分区的优化理论 | 第19-23页 |
| 2.2.1 系统聚类法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 K-mean 聚类法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 判别聚类法 | 第21页 |
| 2.2.4 其他相关聚类方法 | 第21-23页 |
| 2.3 小结 | 第23-25页 |
| 第3章 车辆调度问题分析 | 第25-31页 |
| 3.1 车辆调度问题概述 | 第25-28页 |
| 3.1.1 车辆调度问题的定义 | 第25-26页 |
| 3.1.2 车辆调度问题的分类 | 第26-28页 |
| 3.2 车辆调度问题的建模 | 第28-31页 |
| 3.2.1 车辆调度问题模型的建立 | 第28-30页 |
| 3.2.2 车辆调度问题模型的分析 | 第30-31页 |
| 第4章 模型的求解与分析 | 第31-40页 |
| 4.1 案例的选择 | 第31-33页 |
| 4.2 统计分区方法的运用 | 第33-34页 |
| 4.3 仿真实验 | 第34-40页 |
| 第5章 仿真结果分析及评价 | 第40-47页 |
| 5.1 对仿真结果的分析 | 第40-42页 |
| 5.2 对模型仿真结果进行评价 | 第42-46页 |
| 5.2.1 统计分成一区的仿真结果评价 | 第42-43页 |
| 5.2.2 统计分成多区的仿真结果评价 | 第43-46页 |
| 5.3 小结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 总结 | 第47页 |
| 6.2 展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
