| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容和研究思路 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究思路 | 第17-19页 |
| 第2章 相关理论基础 | 第19-29页 |
| 2.1 汽车共享相关概念 | 第19-23页 |
| 2.1.1 汽车共享定义及类型 | 第19-21页 |
| 2.1.2 汽车共享发展历程 | 第21-22页 |
| 2.1.3 汽车共享社会经济效益 | 第22-23页 |
| 2.2 数据挖掘相关理论 | 第23-26页 |
| 2.2.1 数据挖掘定义及功能 | 第23-24页 |
| 2.2.2 聚类分析概念及主要算法 | 第24-26页 |
| 2.3 多旅行商问题概述 | 第26-29页 |
| 2.3.1 多旅行商问题定义及分类 | 第26-27页 |
| 2.3.2 多旅行商问题求解算法 | 第27-29页 |
| 第3章 基于出租车GPS数据的共享汽车场站选址研究 | 第29-41页 |
| 3.1 出租车轨迹数据预处理 | 第29-31页 |
| 3.2 上下车停靠点挖掘 | 第31-33页 |
| 3.2.1 上下车点识别 | 第31-32页 |
| 3.2.2 上下车位置可视化 | 第32-33页 |
| 3.3 出租车停靠点空间聚类 | 第33-41页 |
| 3.3.1 DBSCAN聚类算法 | 第33-35页 |
| 3.3.2 聚类结果分析 | 第35-37页 |
| 3.3.3 聚类算法比较分析 | 第37-41页 |
| 第4章 共享汽车联合调度优化研究 | 第41-54页 |
| 4.1 问题描述 | 第41-42页 |
| 4.2 共享汽车联合调度模型构建 | 第42-48页 |
| 4.2.1 基本假设 | 第42-43页 |
| 4.2.2 符号设定 | 第43-44页 |
| 4.2.3 调度优化模型 | 第44-46页 |
| 4.2.4 调度模型改进 | 第46-48页 |
| 4.3 共享汽车联合调度优化算法设计 | 第48-54页 |
| 4.3.1 遗传算法原理 | 第48-52页 |
| 4.3.2 算法步骤 | 第52-54页 |
| 第5章 上海市共享汽车联合调度实例分析 | 第54-64页 |
| 5.1 调度数据准备及参数设置 | 第54-56页 |
| 5.2 优化结果分析 | 第56-58页 |
| 5.3 灵敏度分析 | 第58-61页 |
| 5.3.1 车辆成本变化 | 第58-60页 |
| 5.3.2 用车需求变化 | 第60-61页 |
| 5.4 算法分析及比较 | 第61-64页 |
| 第6章 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 结论 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |