| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-29页 |
| 1.1 概述 | 第12-13页 |
| 1.2 城市物流运控系统的发展 | 第13-17页 |
| 1.3 关键技术 | 第17-27页 |
| 1.3.1 CPS | 第18页 |
| 1.3.2 物联网技术 | 第18-25页 |
| 1.3.3 通信技术 | 第25页 |
| 1.3.4 云计算 | 第25-27页 |
| 1.4 论文的创新点及主要内容 | 第27-28页 |
| 1.4.1 创新点 | 第27页 |
| 1.4.2 论文的组织结构 | 第27-28页 |
| 1.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第2章 基于CPS的城市物流运控系统的设计 | 第29-42页 |
| 2.1 业务流程分析 | 第29-30页 |
| 2.2 基于CPS的系统设计 | 第30-39页 |
| 2.2.1 CPS的体系结构 | 第30-31页 |
| 2.2.2 基于CPS的城市物流运控系统 | 第31-32页 |
| 2.2.3 设备层概述 | 第32-36页 |
| 2.2.4 云平台概述 | 第36页 |
| 2.2.5 应用层概述 | 第36-39页 |
| 2.3 系统模型 | 第39-41页 |
| 2.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第3章 智能算法在城市物流运控系统的应用 | 第42-54页 |
| 3.1 蚁群算法在物流运控系统的应用 | 第42-50页 |
| 3.1.1 蚁群算法的特征说明 | 第43-45页 |
| 3.1.2 用蚁群算法实现路径优化 | 第45-46页 |
| 3.1.3 蚁群算法的仿真验算 | 第46-50页 |
| 3.2 粒子群算法 | 第50-53页 |
| 3.2.1 粒子群算法的特征说明 | 第50-51页 |
| 3.2.2 用粒子群算法解决运能问题 | 第51-52页 |
| 3.2.3 粒子群算法的仿真验算 | 第52-53页 |
| 3.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第4章 用于上海国际航运中心的博弈分析 | 第54-78页 |
| 4.1 算法介绍 | 第54-55页 |
| 4.2 算法特点和步骤 | 第55-58页 |
| 4.3 算法原型 | 第58-68页 |
| 4.3.1 运筹学 | 第58-61页 |
| 4.3.2 博弈论 | 第61-68页 |
| 4.4 算例分析 | 第68-76页 |
| 4.4.1 运筹学算例 | 第68-72页 |
| 4.4.2 博弈论算例 | 第72-76页 |
| 4.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第5章 城市物流运控系统的仿真实验及分析 | 第78-93页 |
| 5.1 实验平台介绍 | 第78-81页 |
| 5.2 实验基础架构 | 第81-85页 |
| 5.2.1 ISO18186 RFID标签航运国际标准 | 第81-82页 |
| 5.2.2 云平台架构 | 第82-84页 |
| 5.2.3 实验测试 | 第84-85页 |
| 5.3 实验效果分析 | 第85-91页 |
| 5.3.1 分析背景 | 第85-86页 |
| 5.3.2 数据库对比 | 第86-91页 |
| 5.4 实验结论 | 第91-92页 |
| 5.5 本章小结 | 第92-93页 |
| 第6章 小结和展望 | 第93-95页 |
| 6.1 实施小结 | 第93-94页 |
| 6.2 下阶段工作 | 第94-95页 |
| 参考文献 | 第95-105页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第105-106页 |
| 致谢 | 第106页 |