基于粒子群与蚁群混合算法的公交调度研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| ·选题背景和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·国外研究概况 | 第10-11页 |
| ·国内研究概况 | 第11-12页 |
| ·公交调度可行性分析 | 第12页 |
| ·论文研究重点与结构 | 第12-15页 |
| 2 智能公交调度系统相关基础知识 | 第15-22页 |
| ·基本功能及工作流程 | 第15-17页 |
| ·智能调度系统基本功能 | 第15-16页 |
| ·智能调度系统工作流程 | 第16-17页 |
| ·智能调度关键技术 | 第17-18页 |
| ·智能公交调度方法分类 | 第18-22页 |
| ·静态调度 | 第19-20页 |
| ·动态调度 | 第20-22页 |
| 3 智能公交调度系统总体设计 | 第22-39页 |
| ·智能公交调度系统结构 | 第22-26页 |
| ·智能调度系统组成 | 第23页 |
| ·软件体系与功能 | 第23-24页 |
| ·逻辑体系及物理框架 | 第24-26页 |
| ·智能车载终端设计 | 第26-28页 |
| ·公交车载终端结构 | 第26页 |
| ·硬件设计 | 第26-27页 |
| ·软件设计 | 第27-28页 |
| ·数据采集功能的设计 | 第28-31页 |
| ·静态数据的采集 | 第28-29页 |
| ·动态数据的采集 | 第29-31页 |
| ·数据传输接口设计 | 第31-39页 |
| ·接口硬件设计 | 第31-33页 |
| ·驱动程序设计 | 第33-39页 |
| 4 基于粒子群与蚁群混合算法的公交调度方案设计 | 第39-47页 |
| ·粒子群与蚁群算法相关知识 | 第39-41页 |
| ·粒子群算法相关知识 | 第39-40页 |
| ·蚁群算法相关知识 | 第40-41页 |
| ·粒子群与蚁群混合算法的设计 | 第41-42页 |
| ·混合算法的流程 | 第41-42页 |
| ·混合算法融合时间 | 第42页 |
| ·公交调度的数学模型 | 第42-45页 |
| ·模型假设 | 第43页 |
| ·模型建立 | 第43-45页 |
| ·利用混合算法对公交调度模型求解 | 第45-47页 |
| 5 公交调度算法实验 | 第47-49页 |
| 优化结果分析 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-52页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
