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城市公共自行车系统调度模型及算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第10-19页
    1.1 研究背景及意义第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 国内外公共自行车系统现状第12-15页
        1.2.1 国外公共自行车系统第12-14页
        1.2.2 国内公共自行车系统第14-15页
    1.3 国内外理论研究现状第15-16页
        1.3.1 国外研究现状第15页
        1.3.2 国内研究现状第15-16页
    1.4 公共自行车系统调度研究现存问题分析第16-17页
    1.5 研究内容及技术路线第17-19页
        1.5.1 研究内容第17-18页
        1.5.2 技术路线第18-19页
2 公共自行车借还需求量预测第19-30页
    2.1 公共自行车调配与传统物流配送的异同第19-20页
        2.1.1 公共自行车调度第19-20页
        2.1.2 传统物流配送第20页
        2.1.3 公共自行车调度与传统物流配送的异同第20页
    2.2 公共自行车调度需求分析第20-22页
        2.2.1 借还需求第20-21页
        2.2.2 道路网状况第21页
        2.2.3 站点布局和规模第21-22页
    2.3 基于时间序列模型预测借还需求量第22-27页
        2.3.1 平稳时间序列检验第22-23页
        2.3.2 差分运算第23页
        2.3.3 白噪声检验第23-26页
        2.3.4 ARIMA模型预测第26-27页
    2.4 高峰期借还需求量的预测及检验第27-29页
    2.5 本章小结第29-30页
3 公共自行车调度模型的建立第30-43页
    3.1 公共自行车调度问题简介第30页
    3.2 公共自行车调度时间窗和需求量的确定第30-32页
        3.2.1 公共自行车调度时间窗第31页
        3.2.2 公共自行车调度需求量第31-32页
    3.3 调度模型影响分析第32-35页
        3.3.1 关键点和时间轴第32-35页
    3.4 单调度中心无时间窗静态调度模型第35-37页
        3.4.1 模型假设第35页
        3.4.2 模型建立第35-37页
    3.5 单调度中心软时间窗动态调度模型第37-39页
        3.5.1 模型假设第37页
        3.5.2 模型建立第37-39页
    3.6 多调度中心软时间窗静态调度模型第39-42页
        3.6.1 模型假设第40页
        3.6.2 模型建立第40-42页
    3.7 本章小结第42-43页
4 公共自行车调度算法设计第43-54页
    4.1 公共自行车调度算法研究第43-44页
        4.1.1 研究理论综述第43页
        4.1.2 算法概述第43-44页
    4.2 动态求解思路和基本问题处理第44-47页
        4.2.1 求解思路第44-45页
        4.2.2 基本问题处理第45-47页
    4.3 公共自行车调度问题混合粒子群算法设计第47-53页
        4.3.1 粒子群算法简介及算法流程第47-48页
        4.3.2 遗传算法简介及算法流程第48-49页
        4.3.3 混合粒子群算法结构框架第49-50页
        4.3.4 混合粒子群算法实现第50-53页
    4.4 本章小结第53-54页
5 算例分析第54-68页
    5.1 某市城关区自然环境条件第54-56页
    5.2 某市城关区公共自行车系统简介第56页
    5.3 调配方案第56-68页
        5.3.1 单调度中心无时间窗公共自行车调度问题算法实现第56-61页
        5.3.2 单调度中心软时间窗公共自行车调度问题算法实现第61-63页
        5.3.3 多调度中心软时间窗公共自行车调度问题算法实现第63-68页
6 结论与展望第68-70页
    6.1 研究结论第68-69页
    6.2 研究展望第69-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-74页
攻读学位期间的研究成果第74页

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