公共交通调度管理智能决策系统研究
| 第一章 绪论 | 第1-16页 |
| ·交通系统与交通工程学 | 第9-10页 |
| ·交通系统的特点 | 第9页 |
| ·交通工程学的产生和发展 | 第9-10页 |
| ·智能交通系统的产生 | 第10-12页 |
| ·发达国家ITS研究和发展概况 | 第12-16页 |
| 第二章 ITS与公共交通系统 | 第16-36页 |
| ·智能交通系统内涵 | 第16-19页 |
| ·开发目标 | 第16页 |
| ·基本特征 | 第16-17页 |
| ·所提供的功能和服务 | 第17-19页 |
| ·智能交通系统的体系结构 | 第19-21页 |
| ·智能交通系统组成 | 第19-20页 |
| ·所用学科体系 | 第20-21页 |
| ·智能交通系统分析 | 第21-23页 |
| ·效益分析 | 第21-22页 |
| ·我国智能交通系统发展存在的不足 | 第22-23页 |
| ·公共交通系统 | 第23-24页 |
| ·智能交通系统对公共交通的要求 | 第23页 |
| ·公共交通智能化的必要性和可行性 | 第23-24页 |
| ·公交调度问题的研究背景 | 第24页 |
| ·公交智能调度系统总体设计框架 | 第24-29页 |
| ·总体设计的技术路线 | 第26-27页 |
| ·总体设计目标 | 第27页 |
| ·智能调度机理 | 第27-28页 |
| ·实现的主要功能 | 第28-29页 |
| ·公交智能调度管理系统结构体系 | 第29-31页 |
| ·智能调度系统的组织结构 | 第29-30页 |
| ·智能调度管理系统的基本组成 | 第30-31页 |
| ·技术特点和难点分析 | 第31页 |
| ·主要技术分析 | 第31-36页 |
| ·定位导航方案的比较和选择 | 第31-34页 |
| ·无线通信平台的比较和选择 | 第34-36页 |
| 第三章 基于遗传算法的公交车辆智能调度研究 | 第36-58页 |
| ·遗传算法概述 | 第36-41页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第37-38页 |
| ·遗传算法的基本运算过程 | 第38-40页 |
| ·遗传算法的优点 | 第40-41页 |
| ·公交排班问题遗传算法的设计与实现 | 第41-46页 |
| ·确定决策变量和约束条件 | 第42页 |
| ·优化目标函数的确定 | 第42-44页 |
| ·编码方案 | 第44页 |
| ·适应度函数的确定 | 第44-45页 |
| ·群体的初始化 | 第45页 |
| ·遗传算子的设计 | 第45-46页 |
| ·GA应用于公交智能调度管理系统的实验与仿真结果 | 第46-50页 |
| ·进化算子的相关实验 | 第47-48页 |
| ·最优保留策略 | 第48-49页 |
| ·运用遗传算法解决公交静态调度问题的仿真实验结果 | 第49-50页 |
| ·混合遗传算法简介 | 第50-52页 |
| ·免疫遗传算法的应用探索 | 第52-58页 |
| ·免疫遗传算法 | 第52-54页 |
| ·IGA在公交智能调度管理中的应用 | 第54-56页 |
| ·本章算法优缺点分析 | 第56-58页 |
| 第四章 公共交通调度管理系统中的动态调度研究 | 第58-74页 |
| ·公交车辆动态调度研究的必要性 | 第58-62页 |
| ·传统的公交调度系统中的问题 | 第59页 |
| ·公交车辆运行中的问题 | 第59-60页 |
| ·公交车辆运行的常用调度方法 | 第60-62页 |
| ·调度方法分析 | 第62页 |
| ·基于GPS-GSM的公交动态调度系统应用实例 | 第62-66页 |
| ·系统概述 | 第63-64页 |
| ·系统组成 | 第64-66页 |
| ·采用遗传算法实现公交车辆的动态调度 | 第66-70页 |
| ·公交车辆动态调度策略 | 第66-69页 |
| ·大范围大规模车辆调度中的遗传算法应用研究 | 第69-70页 |
| ·公交动态调度管理系统的模块级实现方式 | 第70-74页 |
| ·动态调度管理系统数据库的设置和连接 | 第70-71页 |
| ·主要模块的具体实现 | 第71-74页 |
| 第五章 结论和展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 攻读硕士学位期间完成的学术论文 | 第79-80页 |
| 声明 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81页 |
