基于进化算法的灾害救援救护车调度方案研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| 1.1 救护车研究背景 | 第14-17页 |
| 1.1.1 文献综述 | 第14-17页 |
| 1.1.2 小结 | 第17页 |
| 1.2 优化算法的分析及原理描述 | 第17-26页 |
| 1.2.1 传统数学运筹学方法 | 第18-19页 |
| 1.2.2 启发式方法 | 第19页 |
| 1.2.3 元启发式方法 | 第19-22页 |
| 1.2.4 进化算法 | 第22-23页 |
| 1.2.5 遗传算法 | 第23-26页 |
| 1.3 本文研究内容及工作 | 第26-28页 |
| 第二章 基于元启发式算法的救护车调度方案研究 | 第28-38页 |
| 2.1 模型描述 | 第28-30页 |
| 2.2 初始化 | 第30-33页 |
| 2.2.1 各种编码方式 | 第30-32页 |
| 2.2.2 本文采用的编码方式 | 第32-33页 |
| 2.3 MA-Am算法描述 | 第33-34页 |
| 2.3.1 2-opt算子 | 第33页 |
| 2.3.2 2-swap算子 | 第33-34页 |
| 2.3.3 1-Insertion算子 | 第34页 |
| 2.4 MA-Am算法描述 | 第34页 |
| 2.5 实验结果 | 第34-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于多智能体遗传算法的救护车调度方案研究 | 第38-48页 |
| 3.1 智能体的含义 | 第38-40页 |
| 3.2 MAGA-Am算法 | 第40-42页 |
| 3.2.1 邻域交叉算子 | 第40-41页 |
| 3.2.2 变异算子 | 第41页 |
| 3.2.3 局部搜索算法 | 第41-42页 |
| 3.3 MAGA-Am算法描述 | 第42-43页 |
| 3.4 模拟实验 | 第43-47页 |
| 3.4.1 数据生成方式 | 第43-44页 |
| 3.4.2 实验结果 | 第44-47页 |
| 3.5 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 基于多目标进化算法的救护车调度方案研究 | 第48-58页 |
| 4.1 生存概率 | 第48-49页 |
| 4.2 模型描述 | 第49-51页 |
| 4.2.1 目标函数 | 第49-50页 |
| 4.2.2 三种生存概率的方法 | 第50-51页 |
| 4.3 NSGA-II-Am算法描述 | 第51-54页 |
| 4.3.1 编码简介 | 第52页 |
| 4.3.2 交叉算子 | 第52页 |
| 4.3.3 局部搜索算子 | 第52-53页 |
| 4.3.4 算法框架 | 第53-54页 |
| 4.4 MOEA/D-Am算法描述 | 第54页 |
| 4.5 实验结果 | 第54-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第58页 |
| 5.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
