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动态车队管理问题的模型及算法研究

第1章 绪论第1-29页
   ·问题的提出第14-15页
   ·动态车队管理问题的基本情况第15-18页
     ·车辆调配的影响因素第16页
     ·车辆调配形式第16-17页
     ·车辆调配方案制定第17页
     ·问题的动态特性第17-18页
   ·车队管理问题的分类第18-21页
     ·静态车队管理问题第18-19页
     ·确定性动态车队管理问题第19页
     ·随机性动态车队管理问题第19-20页
     ·由动态车队管理问题所产生的相关问题第20-21页
   ·国内外研究现状第21-24页
     ·国内研究现状第21-22页
     ·国外研究现状第22-24页
   ·问题研究的难点第24-25页
   ·存在的问题第25-27页
   ·主要研究内容第27-29页
第2章 作业过程分析及相关技术介绍第29-51页
   ·动态车队管理的作业过程分析第29-38页
     ·节点内的作业过程第29-34页
     ·节点间的运行过程第34-35页
     ·作业过程的系统状态分析第35-38页
   ·问题研究所采用的相关技术第38-51页
     ·最优化问题第38-39页
     ·多阶段决策过程第39-42页
     ·离散、定期多阶段决策过程的动态规划方法第42-44页
     ·函数逼近问题第44-51页
第3章 单车型确定性动态车队管理问题第51-97页
   ·问题的基本情况第51-57页
     ·引言第51页
     ·问题的约定第51-52页
     ·问题的变量第52-54页
     ·问题的描述第54-56页
     ·问题的线性规划模型第56-57页
     ·确定性动态车队管理问题的求解思路第57页
   ·问题的时空分解模型第57-65页
     ·模型的动态规划形式第57-58页
     ·总收益函数分析第58-62页
     ·总收益函数的线性逼近函数设计第62-64页
     ·约束条件的调整第64页
     ·时空分解模型第64-65页
   ·单时段单节点车辆调配问题第65-67页
     ·单时段单节点车辆调配模型第65页
     ·单时段单节点车辆调配问题分析第65-66页
     ·车辆调配方案制定第66-67页
   ·时空分解模型的求解过程分析第67-70页
     ·解向量的求解过程第67-68页
     ·状态向量的更新过程第68页
     ·求解过程分析第68-70页
   ·车辆供给量变量的影响分析第70-78页
     ·车辆使用的收益分析第70-71页
     ·车辆供给量变量的影响分析第71-78页
   ·控制向量的确定与更新第78-87页
     ·任务导数的确定第78-80页
     ·车辆供给导数的确定第80-84页
     ·空移车数上限导数的确定第84-85页
     ·控制向量的确定与更新过程第85-87页
   ·算法设计第87-89页
     ·算法设计思路第87页
     ·算法流程第87-89页
   ·实例分析第89-95页
     ·实例设计第89-91页
     ·算法运行过程及结果演示第91-95页
   ·小结第95-97页
第4章 多车型确定性动态车队管理问题第97-123页
   ·多车型问题的基本情况第97-100页
     ·问题的约定第97页
     ·问题的变量第97-99页
     ·问题的描述第99-100页
     ·问题的线性规划模型第100页
   ·多车型问题的模型改进第100-102页
     ·模型的动态规划形式第100-101页
     ·线性逼近函数设计和约束条件调整第101-102页
   ·多车型问题的单时段单节点车辆调配第102-106页
     ·单时段单节点车辆调配模型第102-103页
     ·单时段单节点的车辆调配方案制定第103-105页
     ·状态向量的更新第105-106页
   ·多车型问题的控制向量确定与更新第106-111页
     ·车辆供给导数的确定第106-109页
     ·空移车数上限导数的确定第109-110页
     ·控制向量的更新过程第110-111页
   ·算法流程设计第111-112页
   ·实例分析第112-122页
     ·实例设计第112-115页
     ·算法运行过程及结果演示第115-122页
   ·小结第122-123页
第5章 随机动态车队管理问题第123-144页
   ·随机问题的基本情况第123-125页
     ·问题的约定第123页
     ·变量说明第123-124页
     ·问题的随机性分析第124-125页
     ·问题的描述第125页
   ·随机问题模型的建立与改进第125-130页
     ·模型的建立第125-127页
     ·总期望收益函数的处理第127-129页
     ·模型的改进第129-130页
   ·随机问题的线性逼近函数设计第130-135页
     ·线性替代函数斜率的确定第130页
     ·期望车辆数的估计第130页
     ·车辆期望收益值的确定第130-132页
     ·车辆选择概率的确定第132-135页
   ·随机问题的单时段单节点车辆调配第135-136页
     ·模型的建立及求解第135-136页
     ·状态变量的更新第136页
   ·算法流程设计第136-137页
   ·实例分析第137-143页
     ·实例设计第137-139页
     ·算法运行过程及结果演示第139-143页
   ·小结第143-144页
结论第144-148页
致谢第148-149页
参考文献第149-162页
攻读博士期间发表论文及科研成果第162-163页

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