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公共自行车借还特性分析及调度模型研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第11-25页
    1.1 研究背景和意义第11-13页
        1.1.1 研究背景第11-13页
        1.1.2 研究意义第13页
    1.2 国内外公共自行车发展现状第13-16页
        1.2.1 公共自行车发展历程第13-14页
        1.2.2 公共自行车发展现状第14-16页
    1.3 国内外公共自行车研究现状第16-19页
        1.3.1 研究概况第16-19页
        1.3.2 研究现状评价第19页
    1.4 研究主要内容第19-20页
    1.5 研究方法与技术路线第20-21页
        1.5.1 研究方法第20页
        1.5.2 技术路线第20-21页
    1.6 论文研究组织架构第21-23页
    1.7 本章小结第23-25页
第二章 公共自行车系统及其借还特性分析第25-39页
    2.1 公共自行车系统第25-27页
        2.1.1 公共自行车系统的界定第25-26页
        2.1.2 系统设施组成第26页
        2.1.3 系统功能定位第26页
        2.1.4 系统站点类型划分第26-27页
    2.2 借还车数据获取与整理第27-31页
        2.2.1 江宁区公共自行车系统发展状况第27-28页
        2.2.2 包含公共自行车交通方式的出行第28-29页
        2.2.3 剔除无效数据第29-31页
    2.3 借还车次数特性分析第31-32页
    2.4 时间特性分析第32-37页
        2.4.1 借还车时间分布特性第32-34页
        2.4.2 使用时长分布特性第34-37页
    2.5 周转特性分析第37页
    2.6 本章小结第37-39页
第三章 站间调度分析与静态调度需求量模型研究第39-51页
    3.1 公共自行车站间调度分析第39-42页
        3.1.1 公共自行车站间调度第39-40页
        3.1.2 调度类型划分第40-41页
        3.1.3 区域调度模式第41-42页
    3.2 静态调度需求量模型的建立第42-44页
        3.2.1 问题描述第42-43页
        3.2.2 相关假设第43页
        3.2.3 变量说明第43-44页
        3.2.4 模型建立第44页
    3.3 遗传算法求解模型第44-47页
        3.3.1 遗传算法设计第45-46页
        3.3.2 算法步骤第46-47页
    3.4 实例分析第47-50页
        3.4.1 参数标定第47-48页
        3.4.2 遗传算法求解第48-49页
        3.4.3 结果对比分析第49-50页
    3.5 本章小结第50-51页
第四章 静态调度车辆路径优化模型第51-63页
    4.1 静态调度车辆路径优化问题第51-54页
        4.1.1 路径选择问题第51-52页
        4.1.2 静态调度车辆路径优化问题概述第52-53页
        4.1.3 静态调度车辆路径优化问题与路径选择问题的异同第53-54页
    4.2 静态调度车辆路径优化模型的建立第54-55页
        4.2.1 相关假设第54页
        4.2.2 变量说明第54-55页
        4.2.3 目标函数第55页
        4.2.4 约束条件第55页
    4.3 蚁群算法求解模型第55-59页
        4.3.1 基于TSP问题的基本蚁群算法第56-57页
        4.3.2 算法设计第57-59页
    4.4 实例分析第59-61页
        4.4.1 参数设定第59-60页
        4.4.2 蚁群算法求解第60-61页
    4.5 本章小结第61-63页
第五章 公共自行车动态调度初步分析第63-67页
    5.1 动态调度问题的特性第63页
        5.1.1 动态调度车辆服务站点的变更第63页
        5.1.2 动态调度车辆服务站点的调度需求量变化第63页
        5.1.3 动态调度车辆服务站点的调度及时性要求第63页
    5.2 满意度评价和调度服务时间窗第63-66页
        5.2.1 使用者满意度模糊评价第63-65页
        5.2.2 站点调度服务时间窗第65-66页
    5.3 动态调度下站点的调度需求量第66页
    5.4 本章小结第66-67页
第六章 结论和展望第67-71页
    6.1 主要工作和结论第67-68页
    6.2 主要创新点第68页
    6.3 研究展望第68-71页
参考文献第71-74页
致谢第74-75页
附录A 遗传算法求解静态调度需求量模型代码第75-79页
附录B 蚁群算法求解静态调度车辆路径优化模型代码第79-83页
攻读硕士学位期间发表论文及参与科研情况第83页

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