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面向区域的公交调度方法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第一章 绪论第8-15页
 §1-1 面向区域公交调度的研究背景第8-10页
  1-1-1 智能交通系统第8页
  1-1-2 公交区域调度理论的研究第8-9页
  1-1-3 先进搜索技术第9-10页
 §1-2 面向区域公交调度的研究意义第10-13页
  1-2-1 各城市公交运营现状与问题第10-11页
  1-2-2 区域运营模式的基本概念第11-13页
  1-2-3 区域化的效益分析第13页
 §1-3 论文主要工作第13-15页
第二章 遗传算法的原理特点第15-25页
 §2-1 遗传算法数学基础第15-16页
 §2-2 遗传算法的发展第16页
 §2-3 遗传算法的收敛性理论第16页
 §2-4 遗传算法原理第16-22页
  2-4-1 编码第17-18页
  2-4-2 适应度函数第18-19页
  2-4-3 初始群体的选取第19页
  2-4-4 遗传操作第19-22页
  2-4-5 终止条件第22页
 §2-5 遗传算法参数的设置第22-23页
  2-5-1 遗传算法参数的选择第22-23页
  2-5-2 遗传算法参数的改进第23页
 §2-6 遗传算法的流程描述第23-24页
 §2-7 遗传算法求解算法的特点分析第24-25页
第三章 基于遗传算法的面向区域公交调度优化研究第25-40页
 §3-1 面向区域模式公交调度制定行车计划的模型建立第25-30页
  3-1-1 面向区域模式公交调度制定行车计划的问题分析第25-28页
  3-1-2 面向区域模式公交调度制定行车计划的数学模型第28-30页
 §3-2 面向区域模式公交调度制定行车计划的遗传算法设计第30-40页
  3-2-1 编码第30页
  3-2-2 初始群体的选择第30-31页
  3-2-3 适应度函数构造第31-32页
  3-2-4 约束条件的处理方法第32页
  3-2-5 选择方法第32页
  3-2-6 交叉策略第32-33页
  3-2-7 变异策略第33页
  3-2-8 终止条件第33-34页
  3-2-9 整个模型实现步骤第34页
  3-2-10 试验结果分析第34-40页
第四章 基于遗传算法的面向区域公交调度的实现与分析第40-46页
 §4-1 算法研究的系统实现第40页
 §4-2 系统的总体设计第40-42页
 §4-3 系统运行实例第42-46页
第五章 总结与展望第46-47页
参考文献第47-49页
致谢第49页

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