快速公交调度算法与研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| ·智能交通系统的基本概念 | 第10-11页 |
| ·智能交通系统的产生 | 第10页 |
| ·智能交通系统的组成 | 第10-11页 |
| ·APTS的基本概念 | 第11页 |
| ·快速公交系统(BRT)概述 | 第11-15页 |
| ·BRT系统的组成 | 第11-12页 |
| ·BRT系统的特点 | 第12-13页 |
| ·BRT建设现状 | 第13-14页 |
| ·发展BRT系统的必要性 | 第14-15页 |
| ·快速公交车辆调度 | 第15-20页 |
| ·国外公交调度研究 | 第16-17页 |
| ·国内公交调度研究 | 第17-20页 |
| 第2章 遗传算法基础知识 | 第20-28页 |
| ·遗传算法简介 | 第20-22页 |
| ·遗传算法的产生与发展 | 第20页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第20-21页 |
| ·遗传算法的特点 | 第21-22页 |
| ·遗传算法应用及今后研究的主要方面 | 第22页 |
| ·遗传算法的基本实施步骤 | 第22-28页 |
| ·遗传算法中的基本概念 | 第22-23页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第23-25页 |
| ·遗传算法的应用关键 | 第25-28页 |
| 第3章 蚁群算法基础知识 | 第28-36页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第28-31页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·真实蚂蚁的集体行为 | 第28-31页 |
| ·人工蚂蚁 | 第31页 |
| ·图理论 | 第31-33页 |
| ·蚁群优化算法 | 第33-36页 |
| ·蚁群算法描述 | 第33-35页 |
| ·蚁群算法基本模型的特点 | 第35-36页 |
| 第4章 算法实现与结果分析 | 第36-46页 |
| ·BRT车辆调度模型的建立 | 第36-40页 |
| ·BRT下车辆调度优化数学模型基本假设 | 第36页 |
| ·模型目标函数 | 第36-39页 |
| ·模型约束条件 | 第39页 |
| ·发车时刻模型 | 第39-40页 |
| ·算法设计 | 第40-43页 |
| ·实例应用 | 第43-46页 |
| 第5章 实时调度策略研究 | 第46-54页 |
| ·实时调度策略概述 | 第46-49页 |
| ·实时调度策略研究现状 | 第46-47页 |
| ·实时调度策略 | 第47-49页 |
| ·快速公交实时调度 | 第49-54页 |
| ·模型建立 | 第50-54页 |
| 第6章 总结和展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
