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 |