基于数据驱动的城市配送车辆调度优化
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 时变路网测度方面的研究 | 第11-12页 |
| 1.2.2 求解算法设计方面的研究 | 第12-14页 |
| 1.2.3 动态车辆调度方面的研究 | 第14-15页 |
| 1.3 研究思路及内容 | 第15-17页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第15-16页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第16-17页 |
| 第2章 数据驱动理论与交通数据应用 | 第17-31页 |
| 2.1 数据驱动概念综述 | 第17-19页 |
| 2.2 城市配送相关数据 | 第19-27页 |
| 2.2.1 配送中心数据 | 第20-22页 |
| 2.2.2 客户需求数据 | 第22-23页 |
| 2.2.3 路网物理数据 | 第23-25页 |
| 2.2.4 路况时变数据 | 第25-27页 |
| 2.3 数据的分析与处理 | 第27-30页 |
| 2.3.1 自由流速度的计算 | 第28页 |
| 2.3.2 道路时变函数的构造 | 第28-29页 |
| 2.3.3 路口等待时间的分析 | 第29页 |
| 2.3.4 路段通行时间的分析 | 第29-30页 |
| 2.4 数据驱动的综合交通阻抗修正 | 第30-31页 |
| 第3章 基于数据驱动的城市配送车辆调度数学模型 | 第31-42页 |
| 3.1 基于数据驱动的车辆调度问题描述 | 第32-34页 |
| 3.1.1 路径选择子问题描述 | 第32-33页 |
| 3.1.2 任务分配子问题描述 | 第33-34页 |
| 3.2 客户时间距离矩阵的构建 | 第34-36页 |
| 3.2.1 变量与参数 | 第34-35页 |
| 3.2.2 矩阵构建 | 第35-36页 |
| 3.3 车辆调度优化模型的构建 | 第36-42页 |
| 3.3.1 变量与参数 | 第36-37页 |
| 3.3.2 调度计划模型 | 第37-38页 |
| 3.3.3 动态调整模型 | 第38-42页 |
| 第4章 基于数据驱动的城市配送车辆调度两阶段算法 | 第42-51页 |
| 4.1 两阶段求解策略框架概述 | 第42-44页 |
| 4.2 改进A-star算法的设计 | 第44-46页 |
| 4.2.1 A-star算法的基本概念 | 第44页 |
| 4.2.2 估价函数的更新规则 | 第44-45页 |
| 4.2.3 改进A-star算法流程 | 第45页 |
| 4.2.4 算法的相容性证明 | 第45-46页 |
| 4.3 混合模拟退火算法的设计 | 第46-51页 |
| 4.3.1 模拟退火算法的基本概念 | 第46-47页 |
| 4.3.2 调度方案编码 | 第47页 |
| 4.3.3 初始解生成规则 | 第47-48页 |
| 4.3.4 邻域变换规则 | 第48-49页 |
| 4.3.5 混合模拟退火算法流程 | 第49-51页 |
| 第5章 数值实验与分析 | 第51-64页 |
| 5.1 数值试验 | 第51-55页 |
| 5.1.1 路网算例说明 | 第51-52页 |
| 5.1.2 算法参数设置 | 第52-54页 |
| 5.1.3 测试题库构建 | 第54-55页 |
| 5.2 算法的有效性分析 | 第55-57页 |
| 5.2.1 改进A-star算法的性能分析 | 第55-56页 |
| 5.2.2 混合模拟退火算法的性能分析 | 第56-57页 |
| 5.3 结果对比与分析 | 第57-64页 |
| 5.3.1 路网增流情景下的结果分析 | 第57-61页 |
| 5.3.2 区域拥堵情景下的结果分析 | 第61-62页 |
| 5.3.3 路段禁行情景下的结果分析 | 第62-64页 |
| 结论与展望 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 攻读学位期间公开发表论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
