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甩挂运输联盟车辆协调调度模型研究

摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第9-17页
    1.1 研究背景与意义第9-11页
        1.1.1 研究背景第9-10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 常规车辆调度问题第11-13页
        1.2.2 甩挂运输车辆调度问题第13-14页
    1.3 研究内容与方法第14-17页
        1.3.1 研究内容第14-15页
        1.3.2 研究方法第15-16页
        1.3.3 技术路线第16-17页
第2章 甩挂运输联盟运作机理分析第17-25页
    2.1 甩挂运输联盟组织管理第17-20页
        2.1.1 联盟运输组织第17-19页
        2.1.2 联盟场站作业流程第19-20页
    2.2 甩挂运输联盟车辆调度问题分析第20-22页
        2.2.1 联盟车辆调度的特殊性第20-21页
        2.2.2 联盟牵引车调度第21页
        2.2.3 联盟挂车配置第21-22页
    2.3 甩挂运输联盟经济效益分析第22-23页
        2.3.1 运输成本第22页
        2.3.2 运输收益第22-23页
    2.4 本章小结第23-25页
第3章 甩挂运输联盟车辆调度模型第25-33页
    3.1 联盟车辆调度问题描述第25-26页
        3.1.1 运输问题描述第25页
        3.1.2 任务路径描述第25-26页
        3.1.3 联盟车辆调度问题建模思路第26页
    3.2 联盟牵引车调度模型第26-31页
        3.2.1 基本假设第26-27页
        3.2.2 定义变量第27-28页
        3.2.3 目标函数第28-29页
        3.2.4 约束条件第29-30页
        3.2.5 调度模型第30-31页
    3.3 联盟挂车配置模型第31页
    3.4 联盟车辆调度方案选择模型第31-32页
    3.5 本章小结第32-33页
第4章 甩挂运输联盟车辆调度模型求解第33-41页
    4.1 模型求解算法第33-34页
        4.1.1 算法分析第33页
        4.1.2 求解思路第33-34页
    4.2 基于改进遗传算法的上层调度模型求解第34-37页
        4.2.1 遗传算法应用第34页
        4.2.2 遗传算法设计第34-36页
        4.2.3 约束处理第36-37页
        4.2.4 算法程序第37页
    4.3 基于群决策理论的下层模型求解第37-40页
        4.3.1 模型求解思路第37-38页
        4.3.2 确定专家权重第38-39页
        4.3.3 确定指标权重第39-40页
        4.3.4 调度方案综合排序第40页
    4.4 本章小结第40-41页
第5章 案例分析第41-53页
    5.1 案例描述第41-43页
    5.2 算法实现第43页
        5.2.1 遗传算法Matlab实现第43页
        5.2.2 群层次分析法Matlab实现第43页
    5.3 模型求解过程第43-50页
        5.3.1 上层调度模型求解第43-47页
        5.3.2 下层调度方案选择第47-50页
        5.3.3 综合排序结果第50页
        5.3.4 结果比较分析第50页
    5.4 本章小结第50-53页
第6章 总结与展望第53-55页
    6.1 总结第53页
    6.2 展望第53-55页
参考文献第55-61页
附录第61-65页
作者简介及科研成果第65-67页
致谢第67页

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