智能算法在公交专家系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第1章 前言 | 第12-18页 |
| ·课题研究的目的和意义 | 第12页 |
| ·公交专家系统的应用背景 | 第12-14页 |
| ·公交专家系统 | 第14-17页 |
| ·本文的主要内容及创新点 | 第17-18页 |
| 第2章 智能优化算法 | 第18-33页 |
| ·优化算法简介 | 第18-22页 |
| ·优化算法的分类 | 第18-19页 |
| ·常用优化算法 | 第19-21页 |
| ·函数优化问题 | 第21-22页 |
| ·组合优化问题 | 第22页 |
| ·蚁群算法的理论简介 | 第22-28页 |
| ·群体智能及典型算法 | 第22-23页 |
| ·基本蚁群算法的起源 | 第23-25页 |
| ·基本蚁群算法的实例说明 | 第25-26页 |
| ·蚁群算法的研究 | 第26-28页 |
| ·遗传算法的理论简介 | 第28-32页 |
| ·遗传算法的研究现状 | 第29-31页 |
| ·遗传算法的特点 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 遗传算法在车辆调度中的应用研究 | 第33-40页 |
| ·公交车辆调度问题的提出 | 第33页 |
| ·公交调度的遗传算法的设计 | 第33-39页 |
| ·遗传算法的适用性 | 第33-36页 |
| ·问题的描述和约束条件的确定 | 第36页 |
| ·优化目标函数和适应度函数的确定 | 第36-37页 |
| ·编码方案和遗传算子的设计 | 第37-38页 |
| ·公交车辆的调度结果分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 智能算法在公交线网优化中的应用研究 | 第40-68页 |
| ·城市公交线网优化模型 | 第40-53页 |
| ·公交线网优化的影响因素和优化模式 | 第40-41页 |
| ·公交线网优化的目标及常用模型 | 第41-43页 |
| ·单条公交线路优化模型 | 第43-48页 |
| ·公交线网整体优化分析 | 第48-53页 |
| ·常规线路起、终点站的选取 | 第53-55页 |
| ·蚁群算法在线网优化中的应用 | 第55-64页 |
| ·蚁群算法在线网优化中的可行性分析 | 第55-59页 |
| ·算法步骤和程序流程图 | 第59-62页 |
| ·蚁群算法的参数选择 | 第62-63页 |
| ·蚁群算法的伪代码 | 第63-64页 |
| ·几种优化算法的比较分析 | 第64-65页 |
| ·公交线网优化的评价 | 第65-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74-75页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第75页 |
