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不确定信息环境下的区域公交车调度问题建模和算法

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-23页
   ·依托课题第12页
   ·研究背景第12-13页
   ·研究意义第13-14页
     ·课题研究的理论意义第13-14页
     ·课题研究的现实意义第14页
   ·区域公交车辆调度问题的国内外研究现状第14-20页
     ·数学模型第14-18页
     ·求解算法第18-20页
   ·研究内容和方法第20-22页
   ·小结第22-23页
第二章 不确定旅行时间的区域公交车辆调度问题研究第23-53页
   ·随机旅行时间的区域公交车辆调度模型和算法第23-33页
     ·问题引入第23-24页
     ·数学模型第24-25页
     ·求解RBSPSTT的改进遗传算法第25-29页
     ·算例分析第29-33页
   ·模糊旅行时间的区域公交车辆调度模型和算法第33-43页
     ·问题引入第33-34页
     ·数学模型第34-35页
     ·求解RBSPFTT的群粒子群算法第35-38页
     ·算例分析第38-43页
   ·灰色旅行时间的区域公交车辆调度模型和算法第43-52页
     ·问题引入第43页
     ·数学模型第43-45页
     ·求解RBSPGTT的改进蚁群算法第45-48页
     ·算例分析第48-52页
   ·小结第52-53页
第三章 基于模糊随机旅行时间的局内区域公交车辆调度问题研究第53-65页
   ·问题引入第53页
   ·数学模型第53-55页
     ·假设第54页
     ·决策变量第54页
     ·参数第54-55页
     ·目标函数第55页
     ·约束条件第55页
   ·求解ORBSPFSTT的协作蚁群算法第55-59页
     ·构建问题的解第56-57页
     ·信息素和启发式信息第57页
     ·选择策略第57-58页
     ·信息素更新规则第58页
     ·带模糊随机变量的目标函数和约束条件处理技术第58-59页
     ·算法流程图第59页
   ·算例分析第59-64页
   ·小结第64-65页
第四章 可靠性理论在区域公交车辆调度问题应用研究第65-87页
   ·基于车辆任务可靠性的区域公交车辆调度模型及算法第65-74页
     ·问题引入第65页
     ·数学模型第65-67页
     ·求解RBSPBTR的蚁群算法第67-70页
     ·算例分析第70-74页
   ·一类多目标区域公交车辆调度模型和算法第74-86页
     ·问题引入第74-75页
     ·数学模型第75-77页
     ·求解MORBSP的改进遗传算法第77-80页
     ·算例分析第80-86页
   ·小结第86-87页
第五章 不确定双层规划理论的区域公交车辆调度问题研究第87-123页
   ·区域公交车辆调度及购车计划的双层规划模型和算法第87-99页
     ·问题引入第87-88页
     ·购车计划问题的上层规划模型第88-89页
     ·区域公交车辆调度问题的下层规划模型第89-91页
     ·求解上下层规划问题的遗传算法第91-94页
     ·算例分析第94-99页
   ·多模式区域公交时刻表及车辆调度的双层规划模型和算法第99-110页
     ·问题引入第99页
     ·区域公交车辆调度问题的上层规划模型第99-101页
     ·多模式区域公交协调时刻表生成问题的下层规划模型第101-103页
     ·求解上下层规划问题的分布估计算法第103-107页
     ·算例分析第107-110页
   ·区域公交车辆调度及驾驶员排班的双层规划模型和算法第110-122页
     ·问题引入第110-111页
     ·驾驶员排班问题的上层规划模型第111-113页
     ·区域公交车辆调度问题的下层规划模型第113-115页
     ·求解上下层规划的人工免疫算法第115-118页
     ·算例分析第118-122页
   ·小结第122-123页
结论与展望第123-126页
参考文献第126-134页
攻读博士学位期间取得的研究成果第134-136页
致谢第136-137页
附件第137页

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