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基于混合遗传算法的城市公交车辆调度计划编制

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基于混合遗传算法的城市公交车辆调度计划编制
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-9页
1 绪论第9-14页
  1.1 研究背景及意义第9-11页
  1.2 研究问题第11-12页
  1.3 研究内容以及论文技术路线图第12-14页
    1.3.1 各章主要内容第12页
    1.3.2 本文技术路线图第12-14页
2 城市公交车辆调度的国内外研究综述第14-20页
  2.1 国外研究综述第14-16页
    2.1.1 单车场车辆调度计划编制问题第14-15页
    2.1.2 多车场车辆调度计划编制问题第15-16页
    2.1.3 带时间窗的车辆调度问题第16页
2.2国内研究状况第16-19页
    2.2.1 静态调度方面第17-18页
    2.2.2 动态车辆调度方面第18-19页
  2.3 本章小结第19-20页
3 城市公交车辆调度问题分析第20-34页
  3.1 城市公交调度的影响因素第20-22页
  3.2 城市公交调度计划概述第22-25页
    3.2.1 城市公交调度计划第22-23页
    3.2.2 城市公交车辆调度的形式及其分类第23-24页
    3.2.3 城市公交运营组织体系第24-25页
  3.3 城市公交时刻表相关要素分析第25-29页
  3.4 城市公交车辆调度计划问题描述第29-33页
    3.4.1 城市公交车辆调度概述第29-30页
    3.4.2 城市公交车辆调度问题构成要素第30-31页
    3.4.3 城市公交车辆调度问题网络表述第31页
    3.4.4 公交车辆调度计划问题常用模型第31-33页
  3.5 本章小结第33-34页
4 城市公交车辆调度计划编制模型与算法设计第34-50页
  4.1 多车场城市公交车辆调度问题第34-38页
    4.1.1 多车场城市公交车辆调度的改进第34-37页
    4.1.2 时空网络的构建第37-38页
  4.2 模型建立第38-40页
    4.2.1 问题假设第38-39页
    4.2.2 约束条件第39页
    4.2.3 目标函数第39-40页
  4.3 遗传算法在公交车辆调度中的应用第40-42页
  4.4 基于虚拟车场的城市公交车辆调度算法设计第42-49页
    4.4.1 基于模拟退火的选择方法第43页
    4.4.2 约束条件处理第43-44页
    4.4.3 染色体编码与解码第44-45页
    4.4.4 种群初始化第45页
    4.4.5 适应度计算第45页
    4.4.6 染色体交叉重组第45-46页
    4.4.7 染色体变异第46页
    4.4.8 控制参数和算法的终止条件第46-47页
    4.4.9 基于混合算法的城市公交车辆调度算法步骤及其流程第47-49页
  4.5 本章小结第49-50页
5 算例分析第50-58页
  5.1 单车场车辆调度问题第50-52页
  5.2 多车场车辆调度问题第52-57页
5.3本章小结第57-58页
6 结论与展望第58-60页
  6.1 本文工作总结第58页
  6.2 展望第58-60页
致谢第60-61页
参考文献第61-64页
攻读学位期间的研究成果第64页

本篇论文共64页,点击这进入下载页面
 
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