| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 符号及缩写说明 | 第14-16页 |
| 第一章 绪论 | 第16-33页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第16-18页 |
| 1.2 交通问题的涉及要素和基本模型 | 第18-22页 |
| 1.2.1 交通问题的分类和描述方法 | 第18-19页 |
| 1.2.2 交通问题的涉及要素及其属性 | 第19-21页 |
| 1.2.3 基于物资分配的基本交通问题模型 | 第21-22页 |
| 1.3 ETP相关问题的研究现状 | 第22-31页 |
| 1.3.1 ETP问题特点 | 第22-23页 |
| 1.3.2 ETP相关问题分类 | 第23-25页 |
| 1.3.3 面向基础应急交通问题的智能优化算法 | 第25-27页 |
| 1.3.4 面向定位和线路规划问题的智能优化算法 | 第27-29页 |
| 1.3.5 面向道路维修问题的智能优化算法 | 第29-30页 |
| 1.3.6 面向集成问题的智能优化算法 | 第30-31页 |
| 1.4 本文主要研究内容和章节安排 | 第31-33页 |
| 第二章 BBO算法研究 | 第33-57页 |
| 2.1 生物地理学的背景知识 | 第33-34页 |
| 2.2 BBO算法的基本思想和流程 | 第34-38页 |
| 2.2.1 迁移操作 | 第34-36页 |
| 2.2.2 变异操作 | 第36页 |
| 2.2.3 BBO基本算法流程 | 第36-38页 |
| 2.3 BBO算法的改进研究 | 第38-44页 |
| 2.3.1 B-BBO算法 | 第38-39页 |
| 2.3.2 Local BBO算法 | 第39-42页 |
| 2.3.3 EBO算法 | 第42-44页 |
| 2.4 BBO算法与其它算法的混合研究 | 第44-55页 |
| 2.4.1 BBO算法与DE算法的混合 | 第44-47页 |
| 2.4.2 BBO算法与PSO算法的混合 | 第47-49页 |
| 2.4.3 基于BBO的通用混合算法 | 第49-51页 |
| 2.4.4 BBO算法与FWA算法的混合 | 第51-55页 |
| 2.5 BBO算法的典型应用现状 | 第55-57页 |
| 第三章 面向应急公路运输规划的Seq-BBO 算法 | 第57-67页 |
| 3.1 问题背景 | 第57-58页 |
| 3.2 问题模型 | 第58-59页 |
| 3.3 算法描述 | 第59-62页 |
| 3.4 算法实验与评价 | 第62-65页 |
| 3.5 后续改进与扩展 | 第65-67页 |
| 第四章 面向应急铁路运输规划的BBO/HH算法 | 第67-84页 |
| 4.1 问题背景 | 第67-69页 |
| 4.2 问题模型 | 第69-72页 |
| 4.3 整数规划问题的通用进化算法 | 第72-74页 |
| 4.4 基于运能利用率的解改进方法 | 第74-76页 |
| 4.5 BBO/HH算法 | 第76-79页 |
| 4.5.1 超启发算法简介 | 第76-77页 |
| 4.5.2 底层启发式算子选择 | 第77页 |
| 4.5.3 超启发控制策略 | 第77-79页 |
| 4.6 算法实验与评价 | 第79-83页 |
| 4.7 后续改进与扩展 | 第83-84页 |
| 第五章 面向应急航空运输规划的BHS算法 | 第84-94页 |
| 5.1 问题背景 | 第84-85页 |
| 5.2 问题模型 | 第85-86页 |
| 5.3 算法思想和流程 | 第86-89页 |
| 5.4 计算实验 | 第89-93页 |
| 5.5 后续改进与扩展 | 第93-94页 |
| 第六章 总结和展望 | 第94-96页 |
| 6.1 总结 | 第94-95页 |
| 6.2 展望 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-105页 |
| 致谢 | 第105-106页 |
| 攻读博士学位期间的主要研究工作和研究成果 | 第106-115页 |