| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4 论文结构 | 第13-15页 |
| 第2章 相关理论 | 第15-28页 |
| 2.1 众包简述 | 第15-16页 |
| 2.2 众包物流运输算法 | 第16-19页 |
| 2.3 通过图熵发现重要节点 | 第19-21页 |
| 2.3.1 图熵 | 第20-21页 |
| 2.3.2 重要节点识别 | 第21页 |
| 2.4 道路网络交通模型 | 第21-26页 |
| 2.4.1 经典模型 | 第22-23页 |
| 2.4.2 OpenStreetMap | 第23-24页 |
| 2.4.3 Minnesota Traffic Generator | 第24-26页 |
| 2.5 GPS间真实距离的计算 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 共享出租车的包裹运输模型及其实现 | 第28-44页 |
| 3.1 TaxiPD模型的基本思想及优势 | 第28-30页 |
| 3.1.1 TaxiPD模型的基本思想 | 第28-29页 |
| 3.1.2 TaxiPD模型的优势 | 第29-30页 |
| 3.2 问题的定义与假设 | 第30-32页 |
| 3.2.1 问题定义 | 第30-31页 |
| 3.2.2 问题假设 | 第31-32页 |
| 3.3 TaxiPD模型算法 | 第32-40页 |
| 3.3.1 枢纽路段识别算法 | 第32-36页 |
| 3.3.2 包裹分发算法 | 第36-40页 |
| 3.4 TaxiPD模型实现 | 第40-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 TaxiPD模型算法的性能分析 | 第44-61页 |
| 4.1 实验准备 | 第44-49页 |
| 4.1.1 数据的获取 | 第44-46页 |
| 4.1.2 数据的预处理 | 第46-49页 |
| 4.2 枢纽路段识别 | 第49-51页 |
| 4.2.1 数据选择 | 第49页 |
| 4.2.2 识别结果 | 第49-51页 |
| 4.3 包裹分发算法性能分析 | 第51-60页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第51-53页 |
| 4.3.2 实验结果及分析 | 第53-60页 |
| 4.3.3 实验结论 | 第60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 包裹分发算法的改进 | 第61-72页 |
| 5.1 算法改进思想 | 第61-64页 |
| 5.2 实验设计与结果分析 | 第64-71页 |
| 5.2.1 阈值的选取 | 第64-67页 |
| 5.2.2 实验结果对比与分析 | 第67-71页 |
| 5.2.3 实验结论 | 第71页 |
| 5.3 本章小结 | 第71-72页 |
| 第6章 总结与展望 | 第72-74页 |
| 6.1 总结 | 第72页 |
| 6.2 展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78页 |