| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 研究目标和主要内容 | 第16页 |
| 1.4 本文创新点 | 第16-17页 |
| 1.5 本文内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 公交调度相关基础知识 | 第19-31页 |
| 2.1 公交车辆调度分类 | 第19-20页 |
| 2.2 公交车辆调度形式 | 第20-21页 |
| 2.3 公交调度影响因素 | 第21-22页 |
| 2.4 公交客流 | 第22-27页 |
| 2.4.1 客流构成及特点 | 第22页 |
| 2.4.2 公交客流调查 | 第22-25页 |
| 2.4.3 客流的不均衡性 | 第25-27页 |
| 2.5 公交调度作业流程 | 第27-29页 |
| 2.6 公交调度中存在的问题 | 第29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 群智能算法 | 第31-45页 |
| 3.1 群智能优化算法简介 | 第31-37页 |
| 3.1.1 遗传算法 | 第32页 |
| 3.1.2 粒子群算法 | 第32-34页 |
| 3.1.3 人工免疫算法 | 第34页 |
| 3.1.4 蚁群算法 | 第34-36页 |
| 3.1.5 人工鱼群算法 | 第36-37页 |
| 3.1.6 细菌觅食算法 | 第37页 |
| 3.2 布谷鸟算法 | 第37-41页 |
| 3.2.1 布谷鸟算法简介 | 第37-38页 |
| 3.2.2 布谷鸟算法原理 | 第38-40页 |
| 3.2.3 布谷鸟算法流程 | 第40-41页 |
| 3.2.4 基本布谷鸟搜索算法的伪代码 | 第41页 |
| 3.3 模拟退火算法(SA) | 第41-44页 |
| 3.3.1 模拟退火算法简介 | 第41-42页 |
| 3.3.2 模拟退火算法原理 | 第42-43页 |
| 3.3.3 模拟退火算法流程 | 第43-44页 |
| 3.3.4 模拟退火算法伪代码 | 第44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 模拟退火-布谷鸟混合算法设计 | 第45-56页 |
| 4.1 模拟退火-布谷鸟混合算法设计 | 第45-47页 |
| 4.1.1 算法设计 | 第45页 |
| 4.1.2 算法流程 | 第45-46页 |
| 4.1.3 SA-ACS算法的伪代码 | 第46-47页 |
| 4.2 仿真实验 | 第47-55页 |
| 4.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 公交调度问题的数学模型 | 第56-60页 |
| 5.1 数学模型定义 | 第56页 |
| 5.2 公交车调度数学模型 | 第56-59页 |
| 5.2.1 模型假设和问题描述 | 第57-58页 |
| 5.2.2 目标函数 | 第58-59页 |
| 5.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 应用改进的模拟退火-布谷鸟混合算法求解公交调度问题 | 第60-73页 |
| 6.1 约束条件的处理 | 第60-61页 |
| 6.2 实例仿真及分析 | 第61-68页 |
| 6.3 结果分析 | 第68-69页 |
| 6.4 在公交调度系统上的应用 | 第69-72页 |
| 6.5 本章小结 | 第72-73页 |
| 第七章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-80页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第80-81页 |
| 致谢 | 第81-82页 |
| 附件 | 第82页 |