實際運行環(huán)境下城市公交時刻表的優(yōu)化設(shè)計

定　價：￥40.00

作　者：	吳影輝
出版社：	江蘇大學出版社
叢編項：
標　簽：	暫缺

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ISBN：	9787568404587	出版時間：	2017-04-01	包裝：
開本：	16開	頁數(shù)：	152	字數(shù)：

內(nèi)容簡介

　　《實際運行環(huán)境下城市公交時刻表的優(yōu)化設(shè)計》從提高公交服務(wù)質(zhì)量和兼顧公交企業(yè)經(jīng)濟效益出發(fā)，對公交規(guī)劃過程中為關(guān)鍵的公交時刻表設(shè)計問題展開深人研究。針對現(xiàn)有關(guān)于公交時刻表設(shè)計研究中存在的不足，結(jié)合國內(nèi)公交運營的實際場景，綜合運用系統(tǒng)工程方法論和運籌學等相關(guān)知識構(gòu)建新的數(shù)學模型，并設(shè)計有效的求解算法。提出的公交時刻表設(shè)計模型能綜合考慮多真實的因素，從而得到一個適合實際場景的決策，縮小理論與實際之間的差距，希望得到的理論結(jié)果能夠迅速地應(yīng)用在公交運營的實際環(huán)境中。為此，在公交線路時刻表設(shè)計中考慮車輛行駛時問的不確定性，設(shè)計不同的運營策略以提高車輛到站的準點率，建立嵌入不同運營策略的優(yōu)化時刻表設(shè)計模型并設(shè)計求解算法。為方便乘客換乘，提高公交服務(wù)的整體質(zhì)量，在不同場景下對公交網(wǎng)絡(luò)時刻表協(xié)同設(shè)計進行描述與建模，并設(shè)計求解對應(yīng)模型的啟發(fā)式算法。這些研究將進一步豐富公交規(guī)劃決策和運營管理理論，為運營者在公交時刻表設(shè)計中提供理論支持和方法指導，進而提高公交系統(tǒng)效率和服務(wù)質(zhì)量。

作者簡介

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圖書目錄

第1章緒論
1．1 問題背景及研究工作的意義
1．2 研究目標與研究內(nèi)容
1．2．1 研究目標
1．2．2 研究內(nèi)容
1．3 研究的技術(shù)路線
1．4 主要研究成果
1．5 本章小結(jié)
第2章公交時刻表設(shè)計問題的研究綜述
2．1 公交規(guī)劃過程的基本要素
2．2 公交規(guī)劃過程相關(guān)問題的概述
2．3 公交時刻表構(gòu)成要素
2．3．1 發(fā)車間隔方針
2．3．2 發(fā)車時間的靈活性
2．3．3 車輛行駛時間特征
2．3．4 協(xié)同換乘方式
2．3．5 時刻表設(shè)計的目標
2．4 公交時刻表設(shè)計問題的研究綜述
2．4．1 公交線路時刻表設(shè)計綜述
2．4．2 公交網(wǎng)絡(luò)時刻表協(xié)同設(shè)計綜述
2．4．3 現(xiàn)有研究的不足
2．5 本章小結(jié)
第3章隨機行駛時間下公交時刻表設(shè)計中不同運行策略比較分析
3．1 引言
3．2 隨機行駛時間下公交時刻表設(shè)計
3．3 隨機行駛時間下公交時刻表設(shè)計的一般模型
3．3．1 符號定義
3．3．2 隨機行駛時間下公交時刻表設(shè)計的問題描述
3．3．3 嵌入不同運行策略的隨機行駛時間下公交時刻表設(shè)計模型
3．3．4 不同運行策略的數(shù)學描述
3．4 基于Monte carlo仿真的求解方法
3．5 考慮超時行駛費用和駐站策略的公交時刻表設(shè)計模型
3．6 實驗算例與結(jié)果分析
3．6．1 算例設(shè)計
3．6．2 基于Monte Carlo仿真方法的收斂性
3．6．3 不同運行策略對總時刻表偏差的影響
3，6．4 不同運行策略對松弛時間的影響
3．6．5 不同運行策略對線路計劃行駛時間的影響
3．6．6 參數(shù)靈敏度分析
3．7 本章小結(jié)
第4章考慮不均勻發(fā)車間隔的公交時刻表協(xié)同設(shè)計優(yōu)化方法
4．1 引言
4．2 考慮不均勻發(fā)車問隔的公交時刻表協(xié)同設(shè)計的數(shù)學模型
4．2．1 問題描述
4．2．2 符號定義
4．2．3 車輛協(xié)同方式的定義
4．2．4 換乘等待時間的數(shù)學描述
4．2．5 數(shù)學模型
4．3 模型分析
4．3．1 計算復雜性分析
4．3．2 可行解的空間特征
4．3．3 求解模型的預(yù)處理方法
4．4 實驗算例與結(jié)果分析
4．4．1 算例設(shè)計
4．4．2 實驗與結(jié)果分析
4．5 本章小結(jié)
第5章考慮加入松弛時間的公交時刻表協(xié)同設(shè)計優(yōu)化方法
5．1 引言
5．2 考慮加入松弛時間的公交時刻表協(xié)同設(shè)計的數(shù)學模型
5．2．1 問題的描述與假設(shè)
5．2．2 符號定義
5．2．3 車輛在換乘站點的發(fā)車時間
5．2．4 不同類型乘客的等待時間
5．2．5 隨機混合整數(shù)規(guī)劃模型
5．3 模型分析和計算復雜性
5．3．1 模型特征
5．3．2 計算復雜性
5．4 嵌入局部搜索的改進遺傳算法設(shè)計
5．4．1 遺傳算法簡介
5．4．2 染色體編碼
5．4．3 初始種群的生成
5．4．4 適值函數(shù)
5．4．5 交叉操作
5．4．6 變異操作
5．4．7 精英保留策略
5．4．8 局部搜索策略
5．4．9 嵌入局部搜索的遺傳算法總體實現(xiàn)過程
5．5 實驗算例與結(jié)果分析
5．5．1 小規(guī)模算例與求解結(jié)果
5．5．2 針對小規(guī)模算例模型的有效性分析
5．5．3 不同類型乘客數(shù)對模型有效性的影響
5．5．4 針對不同規(guī)模算例模型的有效性分析
5．5．5 求解算法的性能分析
5．6 本章小結(jié)
第6章多目標公交時刻表協(xié)同設(shè)計：模型、復雜性和方法
6．1 問題背景
6．2 多目標優(yōu)化問題求解算法概述
6．3 多目標公交時刻表協(xié)同設(shè)計的數(shù)學模型
6．3．1 問題描述與假設(shè)
6．3．2 符號定義
6．3．3 數(shù)學模型
6．4 模型特征和計算復雜性
6．4．1 模型特征
6．4．2 計算復雜性
6．4．3 帕累托前沿
6．5 基于NSGA-Ⅱ的求解算法設(shè)計
6．5．1 NSGA-Ⅱ算法描述
6．5．2 染色體編碼
6．5．3 解的評價與選擇
6． 5．4．交叉
6．5．5 變異
6．5．6 父代與后代種群合并
6．5．7 基于NSGA-II的算法流程
6．6 實驗算例
6．6．1 算例與參數(shù)設(shè)計
6．6．2 針對小規(guī)模算例算法的性能分析
6．6．3 針對實際公交網(wǎng)絡(luò)算法的性能分析
6．6．4 發(fā)車間隔偏移量對帕累托解的影響
6．7 本章小結(jié)
第7章總結(jié)與展望
7．1 研究工作總結(jié)
7．2 未來研究展望
參考文獻
后記