| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-21页 |
| ·课题背景及意义 | 第10-12页 |
| ·智能公交系统的热点问题及国内外发展状况 | 第12-19页 |
| ·智能公交系统的热点问题 | 第12-15页 |
| ·智能公交调度在国内外的发展状况 | 第15-18页 |
| ·智能公交调度算法的发展状况 | 第18-19页 |
| ·本文主要研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 公交调度问题的数学模型 | 第21-34页 |
| ·公交调度问题 | 第21-22页 |
| ·公交车辆的动态调度 | 第21-22页 |
| ·公交车辆的静态调度 | 第22页 |
| ·公交调度问题的分析方法 | 第22-24页 |
| ·公交调度问题的数学模型 | 第24-33页 |
| ·公交调度中乘客的满意度函数 | 第26-31页 |
| ·公交调度中公交公司的满意度函数 | 第31-32页 |
| ·公交调度问题的优化目标函数 | 第32-33页 |
| ·本章总结 | 第33-34页 |
| 第三章 基于遗传算法的静态公交调度 | 第34-46页 |
| ·遗传算法 | 第34-36页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第34页 |
| ·遗传算法的特点 | 第34-36页 |
| ·遗传算法在静态公交调度中的应用 | 第36-41页 |
| ·实验结果及分析 | 第41-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法的静态公交调度 | 第46-57页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第46-49页 |
| ·禁忌搜索算法的基本思想 | 第46-47页 |
| ·禁忌搜索算法的算法流程 | 第47-48页 |
| ·禁忌搜索算法的特点 | 第48-49页 |
| ·遗传算法与禁忌搜索算法的混合算法(GA-TS算法) | 第49-53页 |
| ·GA-TS混合算法的基本思想 | 第49-50页 |
| ·GA-TS混合算法在静态公交调度中的应用 | 第50-53页 |
| ·实验结果及分析 | 第53-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 智能公交调度信息系统 | 第57-69页 |
| ·智能公交调度信息系统的需求分析 | 第57-60页 |
| ·获取需求并确定系统功能 | 第57-58页 |
| ·系统功能需求分析 | 第58-60页 |
| ·验证与确认需求 | 第60页 |
| ·智能公交调度信息系统的设计与实现 | 第60-68页 |
| ·系统目标设计 | 第60-62页 |
| ·系统结构设计 | 第62-63页 |
| ·数据库设计 | 第63-64页 |
| ·系统实现的软硬件环境 | 第64-65页 |
| ·典型模块的设计与实现 | 第65-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 结论 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 附录A 附录内容名称 | 第74-76页 |
| 在学研究成果 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77页 |