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基于出租车轨迹数据挖掘的群智物流研究

中文摘要第3-4页
英文摘要第4-5页
1 绪论第8-14页
    1.1 背景第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-11页
    1.3 研究内容第11-12页
    1.4 论文结构第12-14页
2 轨迹数据聚类及运输网络模型第14-26页
    2.1 出租车轨迹数据第14-15页
    2.2 轨迹数据预处理第15-16页
        2.2.1 数据预处理第15-16页
    2.3 轨迹数据挖掘第16-19页
        2.3.1 轨迹数据挖掘方法第16页
        2.3.2 聚类算法第16-19页
    2.4 GPS距离计算第19页
    2.5 群智运输网络模型第19-25页
        2.5.1 包裹中转站第19-20页
        2.5.2 派送路径第20页
        2.5.3 路径选择第20-22页
        2.5.4 路径权值第22-24页
        2.5.5 派送流程第24-25页
    2.6 本章小结第25-26页
3 离线派送模型第26-42页
    3.1 DARP和SARP第26-27页
    3.2 模型问题描述第27-28页
    3.3 模型涉及定义第28-29页
    3.4 路由发现第29页
    3.5 包裹请求的转化过程第29-30页
    3.6 直达派送的整数线性规划模型第30-31页
    3.7 中转派送的整数线性规划模型第31-33页
    3.8 实验评估第33-41页
        3.8.1 实验设置第33页
        3.8.2 实验目的第33-34页
        3.8.3 不同轨迹数量实验结果第34-35页
        3.8.4 不同派送距离实验结果第35-38页
        3.8.5 区域内外派送实验结果第38-39页
        3.8.6 不同路由发现实验结果第39-41页
    3.9 本章小结第41-42页
4 在线实时派送模型及调度算法第42-64页
    4.1 SOTA第42页
    4.2 模型问题描述第42-43页
    4.3 模型涉及定义第43-46页
    4.4 模型相关假设第46-47页
    4.5 参考路径第47页
    4.6 实时派送调度第47-50页
        4.6.1 可利用性检测第47-48页
        4.6.2 准时抵达概率的计算与对比第48-50页
        4.6.3 包裹信息更新第50页
        4.6.4 派送结束第50页
    4.7 实验评估第50-62页
        4.7.1 实验设置第51-52页
        4.7.2 基线算法第52-53页
        4.7.3 实验目的第53页
        4.7.4 实验结果第53-62页
    4.8 本章小结第62-64页
5 总结与展望第64-66页
    5.1 论文总结第64页
    5.2 论文展望第64-66页
致谢第66-68页
参考文献第68-72页
附录第72页
    A.作者在攻读学位期间参加的科研项目目录第72页

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