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接驳地铁的社区公交微循环系统优化研究

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接驳地铁的社区公交微循环系统优化研究
论文目录
 
致谢第1-6页
中文摘要第6-8页
ABSTRACT第8-16页
英文缩写列表第16-17页
1 绪论第17-45页
  1.1 研究背景与意义第17-22页
    1.1.1 研究背景第17-21页
    1.1.2 研究意义第21-22页
  1.2 国内外文献综述第22-41页
    1.2.1 接运公交或常规公交线路/线网优化研究第23-34页
    1.2.2 协同时刻表优化研究第34-38页
    1.2.3 基于灵活线路的区域运输优化研究第38-41页
  1.3 研究内容和组织结构第41-45页
    1.3.1 研究内容第41-43页
    1.3.2 论文组织结构第43-45页
2 接驳地铁的社区公交路径优化模型与算法第45-67页
  2.1 模型建立第45-55页
    2.1.1 基于公交潜在需求的路径优化模型第45-47页
    2.1.2 基于总成本的路径优化模型第47-55页
  2.2 路径的生成与转化第55-59页
    2.2.1 路径生成第55-58页
    2.2.2 两种路径表示法间的转化第58-59页
  2.3 深度优先搜索算法第59-61页
  2.4 遗传算法第61-66页
    2.4.1 选择第61-62页
    2.4.2 交叉第62-66页
    2.4.3 变异第66页
  2.5 本章小结第66-67页
3 接驳地铁的社区公交路径优化实例与算例分析第67-81页
  3.1 实例分析—天通苑社区公交路径优化研究第67-72页
  3.2 算例分析第72-79页
    3.2.1 算例设计与求解第72-75页
    3.2.2 结果分析第75-78页
    3.2.3 算法比较第78-79页
  3.3 本章小结第79-81页
4 接驳地铁的社区公交时刻表优化模型与算法设计第81-109页
  4.1 模型建立第81-89页
    4.1.1 公交OD分配第82-85页
    4.1.2 目标函数第85-87页
    4.1.3 约束条件第87-89页
  4.2 考虑车队规模约束的时刻表生成算法第89-92页
  4.3 遗传算法第92-94页
    4.3.1 选择第92页
    4.3.2 交叉第92-93页
    4.3.3 变异第93-94页
  4.4 FW-SDT算法设计第94-108页
    4.4.1 Frank-Wolfe算法第94-102页
    4.4.2 调整发车时间的启发式算法(SDT)第102-108页
  4.5 本章小结第108-109页
5 接驳地铁的社区公交时刻表优化算例与实例分析第109-123页
  5.1 算例分析第109-119页
    5.1.1 算例设计与求解第109-115页
    5.1.2 数值分析第115-119页
  5.2 实例分析—回龙观社区公交协同时刻表优化编制第119-122页
  5.3 本章小结第122-123页
6 基于需求-响应型的社区公交运行优化研究第123-151页
  6.1 模型建立第123-128页
    6.1.1 问题描述第123-125页
    6.1.2 目标函数第125-127页
    6.1.3 约束条件第127-128页
  6.2 最优场站发车时间计算第128-134页
  6.3 算法设计第134-142页
    6.3.1 初始解生成第134-135页
    6.3.2 需求插入操作第135-136页
    6.3.3 局部搜索算法第136-137页
    6.3.4 禁忌搜索算法第137-139页
    6.3.5 基于可变邻域的模拟退火算法第139-142页
  6.4 算例分析第142-149页
    6.4.1 算例设计第142-144页
    6.4.2 算例求解与结果分析第144-147页
    6.4.3 两类算法比较第147-149页
  6.5 本章小结第149-151页
7 结论与展望第151-157页
  7.1 研究总结第151-154页
  7.2 研究展望第154-157页
参考文献第157-169页
附录A:命题4.1相关证明第169-171页
附录B:命题4.2相关证明第171-173页
附录C:命题4.3相关证明第173-175页
附录D:命题6.1相关证明第175-177页
附录E:命题6.2相关证明第177-179页
作者简历及攻读博士学位期间获得的研究成果第179-183页
学位论文数据集第183页

本篇论文共183页,点击这进入下载页面
 
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