基于遗传—牛顿算法的公交优化调度
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·公交车调度的研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状与分析 | 第10-13页 |
| ·国外研究现状 | 第10-11页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·国内外研究的区别 | 第12-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-15页 |
| 第二章 公交车调度模型 | 第15-21页 |
| ·公交客流的特点 | 第15-17页 |
| ·客流的构成及特点 | 第15页 |
| ·客流的不均衡性 | 第15-17页 |
| ·公交车调度数学模型 | 第17-20页 |
| ·模型假设 | 第18页 |
| ·符号说明 | 第18-19页 |
| ·模型的建立 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 优化算法 | 第21-38页 |
| ·优化算法的综述 | 第21-26页 |
| ·经典的优化方法 | 第21-23页 |
| ·现代智能优化方法 | 第23-25页 |
| ·经典算法和现代智能算法的比较 | 第25-26页 |
| ·遗传-牛顿算法 | 第26-37页 |
| ·遗传算法 | 第26-35页 |
| ·牛顿算法 | 第35-36页 |
| ·遗传-牛顿算法 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于遗传-牛顿算法的公交调度 | 第38-43页 |
| ·约束条件的处理 | 第38页 |
| ·算法设计 | 第38-41页 |
| ·编码方式 | 第38-39页 |
| ·初始种群的生成 | 第39页 |
| ·适应度函数的选取 | 第39-40页 |
| ·遗传算子 | 第40-41页 |
| ·终止条件的判断 | 第41页 |
| ·局部搜索 | 第41页 |
| ·算法流程 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 公交优化调度的仿真实例分析 | 第43-51页 |
| ·调度模型的参数 | 第43页 |
| ·算法的比较 | 第43-46页 |
| ·根据客流量变化时间段的调整实验 | 第46-49页 |
| ·模型中加权参数的调整实验 | 第49页 |
| ·结论 | 第49-51页 |
| 总结与展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 附录A (攻读硕士学位期间发表论文目录) | 第58-59页 |
| 附录B (攻读硕士学位期间参与相关课题) | 第59-60页 |
| 附录C (典型工作日客流统计数据) | 第60-62页 |
| 详细摘要 | 第62-69页 |
