公共自行车系统调度优化研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.2 公共自行车系统的优点 | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第15-17页 |
| 1.3.1 国外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3.2 国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.4 本文的主要工作和具体安排 | 第17-19页 |
| 第二章 公共自行车系统分析 | 第19-23页 |
| 2.1 公共自行车系统 | 第19页 |
| 2.2 公共自行车系统设施组成 | 第19-23页 |
| 第三章 公共自行车调度问题概述 | 第23-25页 |
| 第四章 公共自行车调度数学规划模型 | 第25-36页 |
| 4.1 调度模型一 | 第25-28页 |
| 4.1.1 模型一中的假设条件 | 第25页 |
| 4.1.2 模型一中的符号说明 | 第25-26页 |
| 4.1.3 模型一的目标函数与约束条件 | 第26-28页 |
| 4.2 调度模型二 | 第28-32页 |
| 4.2.1 模型二中的假设条件 | 第28页 |
| 4.2.2 模型二中的符号说明 | 第28-30页 |
| 4.2.3 模型二的目标函数与约束条件 | 第30-32页 |
| 4.3 调度模型三 | 第32-36页 |
| 4.3.1 模型三中的假设条件 | 第32页 |
| 4.3.2 模型三中的符号说明 | 第32-34页 |
| 4.3.3 模型三的目标函数与约束条件 | 第34-36页 |
| 第五章 数据信息 | 第36-40页 |
| 第六章 算法简介 | 第40-53页 |
| 6.1 遗传算法概述 | 第40页 |
| 6.2 遗传算法实现 | 第40-49页 |
| 6.2.1 染色体编码 | 第40-41页 |
| 6.2.2 生成初始种群 | 第41页 |
| 6.2.3 确定目标函数与适应度函数 | 第41-42页 |
| 6.2.4 遗传选择操作 | 第42页 |
| 6.2.5 遗传交叉操作 | 第42-45页 |
| 6.2.6 遗传变异操作 | 第45-49页 |
| 6.3 模拟退火算法概述 | 第49-50页 |
| 6.4 模拟退火算法实现 | 第50-53页 |
| 第七章 模型仿真分析 | 第53-60页 |
| 7.1 遗传模拟退火算法求解模型一 | 第53-54页 |
| 7.2 遗传模拟退火算法求解模型二 | 第54-58页 |
| 7.3 遗传模拟退火算法求解模型三 | 第58-60页 |
| 第八章 模型分析与展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-63页 |
| 附录 | 第63-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
