基于分布式计算智能的城市出租车最优化调度算法



基于分布式计算智能的城市出租车最优化调度算法

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基于分布式计算智能的城市出租车最优化调度算法

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6页
第一章绪论	第9-15页
1.1 研究背景和意义	第9-10页
1.2 出租车调度算法研究现状	第10-12页
1.3 本文的主要工作和内容组织	第12-15页
第二章相关工作综述	第15-20页
2.1 通过出租车乘客匹配的出租车调度方法综述	第15-17页
2.2 基于出租车路线规划的出租车调度方法综述	第17-19页
2.3 本章小结	第19-20页
第三章基础理论概述	第20-26页
3.1 模糊逻辑概述	第20-21页
3.2 计算智能算法	第21-23页
3.2.1 计算智能算法简介	第21页
3.2.2 常见的计算智能算法	第21-23页
3.3 Kuhn-Munkres算法	第23-24页
3.3.1 Kuhn-Munkres算法概述	第23页
3.3.2 算法流程	第23-24页
3.4 MPI简介	第24-25页
3.5 本章小结	第25-26页
第四章出租车调度问题模型的构建	第26-32页
4.1 实时出租车乘客匹配问题	第26-27页
4.2 问题的组成要素	第27-28页
4.3 相关假设和前提	第28页
4.4 相关符号说明	第28页
4.5 出租车调度系统目标	第28-31页
4.5.1 整体服务率	第29-30页
4.5.2 乘客平均等待时间	第30页
4.5.3 利润	第30-31页
4.6 本章小结	第31-32页
第五章基于模糊逻辑的出租车调度系统	第32-39页
5.1 基于模糊逻辑的出租车调度系统框架	第32页
5.2 模糊逻辑系统	第32-37页
5.2.1 输入变量	第33-34页
5.2.2 隶属度函数	第34-36页
5.2.3 模糊规则库	第36-37页
5.2.4 解模糊化	第37页
5.3 KM匹配模块	第37-38页
5.4 本章小结	第38-39页
第六章基于计算智能方法的模糊逻辑系统优化算法	第39-46页
6.1 个体表达方式	第39-42页
6.2 适应度函数设定	第42页
6.3 并行分布式差分进化算法	第42-45页
6.3.1 算法设计	第42-45页
6.3.2 并行分布式差分进化算法	第45页
6.4 本章小结	第45-46页
第七章仿真实验及结果	第46-56页
7.1 实验设定	第46-47页
7.2 KM匹配模块有效性验证	第47-50页
7.3 PDE优化方法的有效性验证	第50页
7.4 PDE-FLC与其他算法的对比	第50-53页
7.5 权重设定的影响	第53-54页
7.6 实时性验证	第54-55页
7.7 章节小结	第55-56页
总结	第56-57页
参考文献	第57-63页
攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果	第63-64页
致谢	第64-65页
附件	第65页

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