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不确定环境下交通运输网络路径求解方法及应用研究

摘要第1-11页
ABSTRACT第11-19页
第1章 绪论第19-42页
   ·研究背景及意义第19-20页
   ·有关概念及符号第20-23页
     ·基本概念第20-22页
     ·图的基本运算第22页
     ·路的基本概念第22-23页
   ·网络路径基本算法回顾第23-29页
     ·最短路问题的数学模型第23-25页
     ·Bellman最优化原理第25-26页
     ·无圈网络最短路的递推算法第26页
     ·Dijkstra算法第26-28页
     ·Ford算法第28页
     ·Floyd算法第28-29页
   ·SP问题国内外研究动态评述第29-39页
     ·基本路径算法时效性方面的研究进展第30-32页
     ·确定环境下约束网络最短路的研究第32-35页
     ·不确定环境下网络路径研究进展第35-37页
     ·交通运输网络路径研究进展第37-39页
   ·本文研究的主要内容及特点第39-42页
第2章 交通网络约束路径问题及其智能算法研究第42-90页
   ·约束网络路径问题概述第42页
   ·指定经由约束的铁路货运路径问题及双向定界搜索算法第42-49页
     ·问题第42-43页
     ·双向定界搜索算法第43-47页
     ·指定经由约束的铁路网络货运最短路径第47-49页
     ·应用情况第49页
   ·基于顶点优先权和基因权重编码的遗传算法第49-60页
     ·遗传算法第49-52页
     ·SP问题与遗传算法第52-54页
     ·基于顶点优先权和基因权重动态编码的遗传算法第54-59页
     ·实验分析第59-60页
   ·时间依赖网络路径模型及双层优化智能算法研究第60-68页
     ·问题第60-61页
     ·数学模型第61-63页
     ·双层优化智能算法第63-66页
     ·算例分析第66-68页
   ·交通运输网络中相异路径问题及算法研究第68-90页
     ·多目标SP问题第68-69页
     ·相异路径第69页
     ·相异路径的α测度概念第69页
     ·相异路径的优化模型第69-71页
     ·两条相异路径的遗传算法第71-75页
     ·多条相异路径的遗传算法第75-80页
     ·多目标相异路径优化模型的求解第80-90页
第3章 随机环境下网络最佳路径计算研究第90-105页
   ·随机网络最佳路径问题概述第90-91页
   ·基于随机模拟的SP问题的混合智能算法第91-94页
     ·随机模拟第91-92页
     ·基于随机模拟的混合智能算法第92-94页
   ·期望值模型及算法研究第94-97页
   ·最大概率模型及算法研究第97-104页
     ·优化模型第97-99页
     ·妥协解及求解方法第99-102页
     ·Pareto解集及求解方法第102-104页
   ·机会约束模型及算法研究第104-105页
第4章 模糊环境下网络最佳路径计算研究第105-132页
   ·模糊网络最佳路径问题概述第105-106页
   ·模糊集及排序方法第106-110页
   ·期望值模型讨论第110-121页
     ·考虑偏好信息的密度-质量综合型排序第110-115页
     ·考虑模糊扩散的期望值模型第115-117页
     ·α置信度下路径的模糊区间求解模型第117-121页
   ·模糊机会约束模型第121-123页
   ·模糊相关机会规划模型第123-125页
   ·基于模糊模拟的智能算法及算例分析第125-132页
     ·模糊模拟第125-127页
     ·基于模糊模拟的智能算法第127-129页
     ·算例分析第129-132页
第5章 兰州市道路公交系统乘车路线及模糊相异路径实例计算分析第132-145页
   ·兰州市道路交通网络现状第132-133页
   ·随机环境下最佳乘车路线优化模型第133-139页
     ·0-1规划模型第133-134页
     ·超图模型及其遗传算法第134-139页
   ·兰州市道路公交系统乘车路线实例计算分析第139-141页
   ·城市道路交通网络模糊相异路径优化模型第141-143页
   ·兰州市道路交通网络模糊相异路径实例计算分析第143-145页
结论第145-148页
致谢第148-149页
参考文献第149-160页
附录第160-179页
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果第179-181页

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