动态客流需求下基于公平与效率的城市轨道交通列车时刻表优化模型与算法
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第11-25页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第13-21页 |
| 1.2.1 考虑动态客流需求的列车时刻表研究现状 | 第13-20页 |
| 1.2.2 考虑公平与效率的时刻表研究现状 | 第20-21页 |
| 1.2.3 研究现状总结 | 第21页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第21-24页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第21-23页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第23-24页 |
| 1.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 2 列车时刻表的效率与公平性 | 第25-39页 |
| 2.1 列车时刻表优化中的效率问题 | 第25-27页 |
| 2.2 列车时刻表优化中的公平性问题 | 第27-33页 |
| 2.2.1 公平性问题的引入 | 第27-29页 |
| 2.2.2 列车时刻表的公平性 | 第29-32页 |
| 2.2.3 反映公平性的指标 | 第32-33页 |
| 2.3 综合考虑效率与公平性的列车时刻表编制需求 | 第33-37页 |
| 2.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 3 考虑公平与效率的时刻表优化模型 | 第39-51页 |
| 3.1 问题的描述 | 第39-41页 |
| 3.2 模型假设及变量定义 | 第41-43页 |
| 3.3 考虑公平与效率的时刻表优化模型 | 第43-48页 |
| 3.3.1 目标函数 | 第43-44页 |
| 3.3.2 约束条件 | 第44-48页 |
| 3.4 模型的复杂度分析 | 第48-49页 |
| 3.5 本章小结 | 第49-51页 |
| 4 基于自适应大规模邻域搜索的模拟退火算法 | 第51-63页 |
| 4.1 模型的数学性质分析 | 第51-54页 |
| 4.2 基于自适应大规模邻域搜索的模拟退火算法 | 第54-62页 |
| 4.2.1 改进的模拟退火算法 | 第54-56页 |
| 4.2.2 自适应大规模邻域搜索算法(ALNS) | 第56-62页 |
| 4.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 应用案例 | 第63-85页 |
| 5.1 站站停模型案例 | 第63-74页 |
| 5.1.1 昌平线基础数据 | 第63-66页 |
| 5.1.2 优化结果及分析 | 第66-74页 |
| 5.2 跨站停模型案例 | 第74-82页 |
| 5.2.1 金山线基础数据 | 第74-76页 |
| 5.2.2 优化结果及分析 | 第76-82页 |
| 5.3 本章小结 | 第82-85页 |
| 6 灵敏度分析 | 第85-91页 |
| 6.1 公平性与效率权重的灵敏度分析 | 第85-86页 |
| 6.2 列车数量的灵敏度分析 | 第86-88页 |
| 6.3 算法的收敛性 | 第88页 |
| 6.4 算法的高效性 | 第88-90页 |
| 6.5 本章小结 | 第90-91页 |
| 7 结论与展望 | 第91-95页 |
| 7.1 论文的主要工作及研究结论 | 第91-93页 |
| 7.2 研究展望 | 第93-95页 |
| 参考文献 | 第95-99页 |
| 附录 | 第99-109页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第109-113页 |
| 学位论文数据集 | 第113页 |
