摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
第1章 引言 | 第9-20页 |
1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-17页 |
1.3 研究内容和研究方法 | 第17-20页 |
第2章 新能源汽车分时租赁系统概况 | 第20-27页 |
2.1 发展概况 | 第20-22页 |
2.2 运营模式 | 第22-23页 |
2.3 系统功能 | 第23-24页 |
2.4 系统构成 | 第24-26页 |
2.5 本章小结 | 第26-27页 |
第3章 新能源汽车分时租赁需求预测方法研究 | 第27-36页 |
3.1 “互联网+”环境下的移动出行方式 | 第27-28页 |
3.2 基于RP和SP的组合调查方案设计 | 第28-29页 |
3.3 多项LOGIT模型(MNL)构建及参数标定 | 第29-31页 |
3.4 实例分析与结果评估 | 第31-35页 |
3.5 本章小结 | 第35-36页 |
第4章 新能源汽车分时租赁系统调度研究 | 第36-42页 |
4.1 调度模型分类 | 第36-37页 |
4.2 新能源汽车分时租赁系统调度特性分析 | 第37-38页 |
4.3 轴辐式新能源汽车分时租赁调度系统设计 | 第38-41页 |
4.4 本章小结 | 第41-42页 |
第5章 轴辐式新能源汽车分时租赁调度系统模型构建及算法求解 | 第42-58页 |
5.1 轴辐式新能源汽车分时租赁调度系统模型构建 | 第42-47页 |
5.2 求解算法设计 | 第47-49页 |
5.3 基于遗传蚁群混合算法的求解思路 | 第49-51页 |
5.4 求解实例应用 | 第51-57页 |
5.5 本章小结 | 第57-58页 |
第6章 结论 | 第58-61页 |
6.1 研究总结 | 第58-59页 |
6.2 研究展望 | 第59-61页 |
致谢 | 第61-62页 |
参考文献 | 第62-65页 |
攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果 | 第65-66页 |
附录A 出行选择行为调查问卷 | 第66-69页 |
附录B 算法主程序源代码 | 第69-81页 |
B1 遗传算法主程序源代码 | 第69-74页 |
B2 遗传蚁群算法主程序源代码 | 第74-81页 |