| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究内容与路线 | 第16-19页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.3.2 研究路线 | 第17-19页 |
| 2 中小城市中心区路外公共停车场选址的影响因素分析 | 第19-27页 |
| 2.1 研究对象相关理论概述 | 第19-23页 |
| 2.1.1 中小城市的界定 | 第19页 |
| 2.1.2 城市中心区的界定 | 第19-20页 |
| 2.1.3 路外公共停车场概述 | 第20-23页 |
| 2.2 中小城市中心区路外公共停车场选址的影响因素 | 第23-26页 |
| 2.2.1 停车者需求 | 第23-24页 |
| 2.2.2 经济因素 | 第24-25页 |
| 2.2.3 交通因素 | 第25-26页 |
| 2.3 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 中小城市中心区路外公共停车场选址模型的构建 | 第27-40页 |
| 3.1 既有主要路外公共停车场选址模型分析 | 第27-33页 |
| 3.1.1 概率分布模型 | 第27-28页 |
| 3.1.2 停车需求分布最大熵模型 | 第28-30页 |
| 3.1.3 多目标对比系数法 | 第30-31页 |
| 3.1.4 多层次多目标规划模型 | 第31-33页 |
| 3.2 中小城市中心区路外公共停车场选址模型的建立 | 第33-36页 |
| 3.2.1 模型的基本假设 | 第33-34页 |
| 3.2.2 选址模型的参数 | 第34-35页 |
| 3.2.3 选址模型的建立 | 第35-36页 |
| 3.3 模型关键参数核算方法 | 第36-39页 |
| 3.3.1 单位出行时间成本 | 第36-38页 |
| 3.3.2 停车需求的分配 | 第38-39页 |
| 3.4 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 基于改进遗传算法的模型求解 | 第40-51页 |
| 4.1 标准遗传算法 | 第40-42页 |
| 4.1.1 标准遗传算法 | 第40-41页 |
| 4.1.2 遗传算法的改进 | 第41-42页 |
| 4.2 基于改进的遗传算法的模型求解步骤 | 第42-44页 |
| 4.3 求解模型的改进遗传算法设计 | 第44-49页 |
| 4.3.1 变量的编码 | 第44-45页 |
| 4.3.2 初始种群的设定 | 第45页 |
| 4.3.3 适应度函数的设计 | 第45-46页 |
| 4.3.4 遗传算子的设计 | 第46-48页 |
| 4.3.5 参数的确定 | 第48-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 5 实例分析 | 第51-64页 |
| 5.1 招远市中心区概况及停车现状 | 第51-53页 |
| 5.1.1 招远市中心区概况 | 第51-52页 |
| 5.1.2 招远市中心区停车供给现状 | 第52-53页 |
| 5.2 选址模型的参数分析 | 第53-59页 |
| 5.2.1 停车需求与备选场址分布 | 第53-55页 |
| 5.2.2 单位面积土地价格 | 第55页 |
| 5.2.3 其他参数 | 第55-59页 |
| 5.3 选址模型的求解 | 第59-63页 |
| 5.3.1 遗传算法的参数设定 | 第59-60页 |
| 5.3.2 求解结果分析 | 第60-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 结论与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文结论 | 第64页 |
| 6.2 论文展望 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 附录A | 第69-70页 |
| 附录B | 第70-74页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第74-76页 |
| 学位论文数据集 | 第76页 |
