| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究内容和技术路线 | 第12-14页 |
| 1.2.1 研究内容 | 第12-13页 |
| 1.2.2 技术路线 | 第13-14页 |
| 1.3 创新点 | 第14-16页 |
| 2 研究综述 | 第16-23页 |
| 2.1 问题阐述和要素分析 | 第16-17页 |
| 2.1.1 问题阐述 | 第16页 |
| 2.1.2 要素分析 | 第16-17页 |
| 2.2 国内外研究现状 | 第17-20页 |
| 2.2.1 国内研究现状 | 第17-19页 |
| 2.2.2 国外研究现状 | 第19页 |
| 2.2.3 研究切入点 | 第19-20页 |
| 2.3 问题算法研究综述 | 第20-22页 |
| 2.3.1 精确算法 | 第20-21页 |
| 2.3.2 启发式算法 | 第21-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于单技术站三级双向作业服务网络的车流组织优化 | 第23-34页 |
| 3.1 问题描述 | 第23-24页 |
| 3.2 模型的构建 | 第24-28页 |
| 3.2.1 问题约定 | 第24-25页 |
| 3.2.2 参数和变量设置 | 第25-27页 |
| 3.2.3 目标函数的设置 | 第27页 |
| 3.2.4 模型构建 | 第27-28页 |
| 3.3 求解策略 | 第28-31页 |
| 3.3.1 解的编码方案 | 第28-29页 |
| 3.3.2 基于贪婪规则的解结构体规模设置 | 第29-30页 |
| 3.3.3 遗传算法可行解的产生过程 | 第30-31页 |
| 3.4 仿真数值分析 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 4 基于多技术站三级双向作业服务网络的车流组织优化 | 第34-55页 |
| 4.1 问题描述 | 第34-35页 |
| 4.2 优化模型的构建 | 第35-39页 |
| 4.2.1 参数和变量设置 | 第35-37页 |
| 4.2.2 目标函数的设置 | 第37-38页 |
| 4.2.3 模型构建 | 第38-39页 |
| 4.3 求解策略 | 第39-49页 |
| 4.3.1 求解思路设计 | 第39页 |
| 4.3.2 解的分步骤编码过程 | 第39-42页 |
| 4.3.3 问题解初始解生成规则 | 第42-45页 |
| 4.3.4 以遗传算法为基础的解更新迭代程序设计 | 第45-49页 |
| 4.4 仿真数值分析 | 第49-53页 |
| 4.4.1 仿真实验数据设计 | 第49-51页 |
| 4.4.2 仿真实验结果分析 | 第51-52页 |
| 4.4.3 求解质量和仿真实验规模对比分析 | 第52页 |
| 4.4.4 求解质量和仿真实验计算机运行时间对比分析 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 5 结论与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 本文总结 | 第55页 |
| 5.2 研究展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 个人简历、在校期间发表的学术论文与研究成果 | 第61页 |
