| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 国外研究概况 | 第10-11页 |
| 1.3.2 国内研究概况 | 第11-13页 |
| 1.4 研究内容及技术路线 | 第13-16页 |
| 第二章 中小城市公交系统频率的影响因素分析 | 第16-30页 |
| 2.1 中小城市的概念 | 第16页 |
| 2.2 中小城市公交系统频率的影响因素分析 | 第16-24页 |
| 2.2.1 客流分布状况 | 第17-21页 |
| 2.2.2 公交车辆拥有量及技术条件 | 第21-23页 |
| 2.2.3 公交运营管理水平 | 第23页 |
| 2.2.4 公交企业利益 | 第23页 |
| 2.2.5 社会利益 | 第23-24页 |
| 2.3 巴彦淖尔市临河区影响公交频率因素分析 | 第24-29页 |
| 2.3.1 公交车辆现状 | 第24页 |
| 2.3.2 公交客流分布分析 | 第24-26页 |
| 2.3.3 服务水平的评价 | 第26-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 中小城市公交系统频率优化问题模型 | 第30-44页 |
| 3.1 问题的提出 | 第30-31页 |
| 3.2 数学模型 | 第31-39页 |
| 3.2.1 公交客流分配模型 | 第33-35页 |
| 3.2.2 公交系统频率优化模型 | 第35-39页 |
| 3.3 模型的检验 | 第39-43页 |
| 3.3.1 LINGO软件简介 | 第39页 |
| 3.3.2 模型检验 | 第39-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 公交系统频率优化问题算法求解设计 | 第44-57页 |
| 4.1 算法比较 | 第44页 |
| 4.2 遗传算法概述 | 第44-49页 |
| 4.2.1 遗传算法的基本要素 | 第45-47页 |
| 4.2.2 遗传算法的基本步骤 | 第47-48页 |
| 4.2.3 遗传算法的特点 | 第48-49页 |
| 4.3 基于遗传算法的公交系统频率优化模型的算法设计 | 第49-54页 |
| 4.3.1 染色体编码 | 第49页 |
| 4.3.2 约束条件的处理 | 第49-50页 |
| 4.3.3 初始种群的生成 | 第50-51页 |
| 4.3.4 适应度函数 | 第51页 |
| 4.3.5 遗传算子 | 第51-53页 |
| 4.3.6 最佳个体的处理 | 第53页 |
| 4.3.7 算法终止规则 | 第53-54页 |
| 4.4 遗传算法设计检验 | 第54-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 案例分析 | 第57-63页 |
| 5.1 案例介绍 | 第57-60页 |
| 5.2 案例结果分析 | 第60-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69-71页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |