| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究综述 | 第12-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.3 研究现状小结 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容及技术路线 | 第16-20页 |
| 1.3.1 论文的研究内容及技术路线 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文的组织结构 | 第17-20页 |
| 2 定制公交相关概念及理论 | 第20-26页 |
| 2.1 定制公交相关概念与开行模式 | 第20-21页 |
| 2.2 定制公交线路和站点规划原则 | 第21-22页 |
| 2.3 定制公交时刻表编制流程 | 第22页 |
| 2.4 定制公交面临的问题 | 第22-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-26页 |
| 3 定制公交行车站点规划与时刻表编制模型 | 第26-40页 |
| 3.1 定制公交行车站点与行车时刻表的数学描述 | 第26-28页 |
| 3.2 乘客需求数据采集及数据准备 | 第28-32页 |
| 3.2.1 乘客需求数据采集 | 第28-30页 |
| 3.2.2 站点分类及距离测算 | 第30-32页 |
| 3.3 定制公交行车站点与时刻表模型目标函数 | 第32-38页 |
| 3.4 定制公交行车站点与时刻表模型约束条件 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 4 定制公交行车站点规划及时刻表编制模型求解 | 第40-60页 |
| 4.1 基本免疫遗传算法简介 | 第40-41页 |
| 4.2 改进的免疫遗传算法求解定制公交行车站点规划及时刻表编制模型 | 第41-51页 |
| 4.2.1 改进的免疫遗传算法设计 | 第42-50页 |
| 4.2.2 改进的免疫遗传算法基本流程 | 第50-51页 |
| 4.3 定制公交行车站点规划与时刻表编制算例 | 第51-58页 |
| 4.3.1 算例概述 | 第51-53页 |
| 4.3.2 改进的免疫遗传算法求解算例 | 第53-58页 |
| 4.4 本章小结 | 第58-60页 |
| 5 定制公交行车站点规划与时刻表编制实例 | 第60-76页 |
| 5.1 北京定制公交“梨园-国贸”案例概述 | 第60-62页 |
| 5.2 基本免疫遗传算法求解算例 | 第62-65页 |
| 5.3 改进的免疫遗传算法求解算例 | 第65-69页 |
| 5.4 结果分析及对比 | 第69-74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-76页 |
| 6 结论与展望 | 第76-78页 |
| 6.1 研究结论 | 第76-77页 |
| 6.2 研究展望 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第82-86页 |
| 学位论文数据集 | 第86页 |