基于遗传算法的部队车辆调度问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究状况 | 第12-14页 |
| 1.2.1 关于智能交通系统现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 现有研究的局限性 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第二章 车辆调度问题及相关理论介绍 | 第17-23页 |
| 2.1 车辆调度问题概述 | 第17-18页 |
| 2.2 车辆调度求解方法概述 | 第18-23页 |
| 2.2.1 精确算法 | 第19页 |
| 2.2.2 启发式算法 | 第19页 |
| 2.2.3 模拟方法(Simulation) | 第19-20页 |
| 2.2.4 交互式优化法 | 第20页 |
| 2.2.5 神经网络算法 | 第20-21页 |
| 2.2.6 遗传算法 | 第21-23页 |
| 第三章 部队车辆调度问题分析 | 第23-29页 |
| 3.1 部队车辆调度基本概念 | 第23页 |
| 3.2 部队车辆调度问题的分类 | 第23页 |
| 3.3 部队车辆调度问题的主要特点 | 第23-26页 |
| 3.4 部队车辆调度问题的影响因素及分类 | 第26-29页 |
| 第四章 基于遗传算法的部队车辆调度优化算法 | 第29-37页 |
| 4.1 最优化问题描述 | 第29页 |
| 4.2 部队车辆优化调度的数学模型 | 第29-32页 |
| 4.3 遗传算法 | 第32-33页 |
| 4.4 遗传算法设计 | 第33-37页 |
| 4.4.1 染色体编码 | 第33页 |
| 4.4.2 初始种群产生 | 第33页 |
| 4.4.3 适应度算法 | 第33-34页 |
| 4.4.4 遗传算子设计 | 第34-35页 |
| 4.4.5 修复策略设计 | 第35-37页 |
| 第五章 部队车辆调度优化的实现 | 第37-45页 |
| 5.1 遗传算法实现 | 第37-38页 |
| 5.1.1 交叉和变异概率的确定 | 第37页 |
| 5.1.2 种群个体数的确定 | 第37-38页 |
| 5.1.3 遗传代数的确定 | 第38页 |
| 5.2 车辆调度平台调试 | 第38-41页 |
| 5.3 车辆调度优化结果及分析 | 第41-45页 |
| 第六章 总结与展望 | 第45-47页 |
| 6.1 全文总结 | 第45页 |
| 6.2 研究展望 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 作者简介 | 第51页 |
