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动态不确定路径优化模型与算法

致谢第5-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
1 绪论第14-32页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 路径优化问题概述第16-18页
    1.3 路径优化算法第18-22页
        1.3.1 经典路径优化算法第18-19页
        1.3.2 现代路径优化算法第19-22页
    1.4 国内外研究现状第22-28页
        1.4.1 动态不确定路径优化问题第22-25页
        1.4.2 约束最短路问题第25-26页
        1.4.3 疏散路径规划问题第26-28页
    1.5 论文的主要研究内容及结构第28-32页
2 动态模糊网络最优路径的评价准则第32-48页
    2.1 预备知识第32-35页
    2.2 动态模糊网络第35-37页
        2.2.1 交通网络的时空性第35-36页
        2.2.2 动态模糊交通网络第36-37页
    2.3 动态模糊最优路径的三种支配准则第37-42页
        2.3.1 确定性支配准则第38-39页
        2.3.2 一阶模糊支配准则第39-40页
        2.3.3 模糊期望支配准则第40-42页
    2.4 算例第42-46页
    2.5 本章小结第46-48页
3 动态模糊网络期望时间最短路径的求解方法第48-68页
    3.1 动态模糊交通网络中期望时间最短路径第48-54页
        3.1.1 问题描述第48-50页
        3.1.2 求解方法第50-54页
    3.2 禁忌搜索算法第54-58页
    3.3 算例第58-65页
    3.4 本章小结第65-68页
4 随机约束最短路模型及求解算法第68-96页
    4.1 约束最短路问题的一般模型第68-69页
    4.2 随机约束最短路模型第69-74页
        4.2.1 决策变量第71页
        4.2.2 系统约束第71-72页
        4.2.3 目标函数第72页
        4.2.4 数学模型第72-74页
    4.3 拉格朗日松弛算法第74-79页
        4.3.1 复杂约束的松弛第74-76页
        4.3.2 求解算法第76-79页
    4.4 模型的扩展第79-82页
    4.5 算例第82-94页
        4.5.1 简单网络算例第82-85页
        4.5.2 中等规模算例第85-90页
        4.5.3 大规模算例第90-94页
    4.6 本章小结第94-96页
5 随机疏散路径规划模型及求解算法第96-122页
    5.1 问题描述第97-98页
    5.2 模型的建立第98-106页
        5.2.1 系统约束第99-100页
        5.2.2 目标函数第100-102页
        5.2.3 示例说明第102-106页
    5.3 模型的求解第106-111页
        5.3.1 期望负效用模型第106-107页
        5.3.2 模型的分解第107-108页
        5.3.3 求解算法第108-111页
    5.4 算例第111-120页
        5.4.1 小规模算例第112-113页
        5.4.2 中等规模算例第113-118页
        5.4.3 大规模算例第118-120页
    5.5 本章小结第120-122页
6 动态随机两阶段疏散路径规划模型及求解算法第122-136页
    6.1 问题描述第122-124页
    6.2 动态随机两阶段疏散路径规划模型第124-128页
        6.2.1 最小费用流的一般模型第124-125页
        6.2.2 两阶段随机规划模型第125-126页
        6.2.3 动态随机两阶段路径优化模型第126-128页
    6.3 求解算法第128-131页
    6.4 算例第131-134页
        6.4.1 不同时间阈值算例第131-133页
        6.4.2 不同场景数量算例第133-134页
    6.5 本章小结第134-136页
7 结论第136-140页
    7.1 研究总结第136-137页
    7.2 研究展望第137-140页
参考文献第140-150页
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果第150-154页
学位论文数据集第154页

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