城市公交单车型行车计划及驾驶员调度方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题的背景与来源 | 第11-12页 |
| 1.2 课题的研究目的与意义 | 第12-13页 |
| 1.3 研究的目标与内容 | 第13页 |
| 1.4 研究的技术路线与方法 | 第13-14页 |
| 1.5 论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-17页 |
| 第2章 相关理论及研究综述 | 第17-29页 |
| 2.1 公交运营计划概述 | 第17-18页 |
| 2.2 行车计划编制问题的相关理论和研究 | 第18-22页 |
| 2.2.1 行车计划编制问题的相关术语 | 第18-19页 |
| 2.2.2 复杂性分析 | 第19页 |
| 2.2.3 行车计划编制问题的相关研究 | 第19-22页 |
| 2.3 公交驾驶员调度问题的相关理论和研究 | 第22-26页 |
| 2.3.1 公交驾驶员调度问题的相关术语 | 第22页 |
| 2.3.2 驾驶员调度问题的复杂性分析 | 第22-23页 |
| 2.3.3 公交驾驶员调度问题的相关研究 | 第23-26页 |
| 2.4 智能优化算法简介 | 第26-28页 |
| 2.4.1 蚁群算法 | 第27-28页 |
| 2.4.2 禁忌搜索算法 | 第28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 城市公交单车型行车计划的研究 | 第29-45页 |
| 3.1 问题描述 | 第29-30页 |
| 3.2 模型构建 | 第30-33页 |
| 3.2.1 假设 | 第30页 |
| 3.2.2 符号说明 | 第30-31页 |
| 3.2.3 目标函数 | 第31页 |
| 3.2.4 相关约束 | 第31-32页 |
| 3.2.5 优化模型举例 | 第32-33页 |
| 3.3 模型求解的禁忌搜索算法设计 | 第33-37页 |
| 3.3.1 编码方式 | 第33-34页 |
| 3.3.2 构造初始解 | 第34页 |
| 3.3.3 邻域的搜索和适值函数 | 第34-35页 |
| 3.3.4 禁忌表 | 第35页 |
| 3.3.5 选择策略 | 第35-36页 |
| 3.3.6 渴望水平 | 第36页 |
| 3.3.7 停止准则 | 第36页 |
| 3.3.8 禁忌搜索算法流程 | 第36-37页 |
| 3.4 案例分析 | 第37-43页 |
| 3.4.1 案例描述 | 第38-39页 |
| 3.4.2 测试环境及算法参数配置 | 第39页 |
| 3.4.3 结果分析 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 城市公交驾驶员调度方法的研究 | 第45-61页 |
| 4.1 问题描述 | 第45-46页 |
| 4.2 数学模型 | 第46-51页 |
| 4.2.1 假设 | 第46页 |
| 4.2.2 定义和符号 | 第46-47页 |
| 4.2.3 目标函数 | 第47页 |
| 4.2.4 约束条件 | 第47-48页 |
| 4.2.5 优化模型举例 | 第48-51页 |
| 4.3 求解驾驶员调度问题的蚁群算法 | 第51-54页 |
| 4.3.1 对目标函数的简化 | 第51页 |
| 4.3.2 构造问题的解 | 第51-52页 |
| 4.3.3 信息素与启发式信息设置 | 第52页 |
| 4.3.4 选择策略 | 第52-53页 |
| 4.3.5 信息素更新规则 | 第53-54页 |
| 4.3.6 蚁群算法求解步骤 | 第54页 |
| 4.4 案例分析 | 第54-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 城市公交运营规划模块的开发和实现 | 第61-75页 |
| 5.1 模块总体功能结构与功能描述 | 第61-62页 |
| 5.2 系统的处理逻辑设计 | 第62-63页 |
| 5.3 系统开发环境 | 第63页 |
| 5.4 系统的数据库设计 | 第63-66页 |
| 5.5 系统的实现及各功能模块的应用实例 | 第66-72页 |
| 5.6 本章小结 | 第72-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 总结 | 第75页 |
| 6.2 展望 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-81页 |
| 致谢 | 第81-83页 |
| 攻读硕士期间从事科学研究、获奖情况及发明专利等项 | 第83-85页 |
| 附录 | 第85-86页 |
