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基于数据驱动的城市配送车辆调度优化

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基于数据驱动的城市配送车辆调度优化
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-17页
  1.1 研究背景及意义第10-11页
  1.2 国内外研究现状第11-15页
    1.2.1 时变路网测度方面的研究第11-12页
    1.2.2 求解算法设计方面的研究第12-14页
    1.2.3 动态车辆调度方面的研究第14-15页
  1.3 研究思路及内容第15-17页
    1.3.1 研究思路第15-16页
    1.3.2 研究内容第16-17页
第2章 数据驱动理论与交通数据应用第17-31页
  2.1 数据驱动概念综述第17-19页
  2.2 城市配送相关数据第19-27页
    2.2.1 配送中心数据第20-22页
    2.2.2 客户需求数据第22-23页
    2.2.3 路网物理数据第23-25页
    2.2.4 路况时变数据第25-27页
  2.3 数据的分析与处理第27-30页
    2.3.1 自由流速度的计算第28页
    2.3.2 道路时变函数的构造第28-29页
    2.3.3 路口等待时间的分析第29页
    2.3.4 路段通行时间的分析第29-30页
  2.4 数据驱动的综合交通阻抗修正第30-31页
第3章 基于数据驱动的城市配送车辆调度数学模型第31-42页
  3.1 基于数据驱动的车辆调度问题描述第32-34页
    3.1.1 路径选择子问题描述第32-33页
    3.1.2 任务分配子问题描述第33-34页
  3.2 客户时间距离矩阵的构建第34-36页
    3.2.1 变量与参数第34-35页
    3.2.2 矩阵构建第35-36页
  3.3 车辆调度优化模型的构建第36-42页
    3.3.1 变量与参数第36-37页
    3.3.2 调度计划模型第37-38页
    3.3.3 动态调整模型第38-42页
第4章 基于数据驱动的城市配送车辆调度两阶段算法第42-51页
  4.1 两阶段求解策略框架概述第42-44页
  4.2 改进A-star算法的设计第44-46页
    4.2.1 A-star算法的基本概念第44页
    4.2.2 估价函数的更新规则第44-45页
    4.2.3 改进A-star算法流程第45页
    4.2.4 算法的相容性证明第45-46页
  4.3 混合模拟退火算法的设计第46-51页
    4.3.1 模拟退火算法的基本概念第46-47页
    4.3.2 调度方案编码第47页
    4.3.3 初始解生成规则第47-48页
    4.3.4 邻域变换规则第48-49页
    4.3.5 混合模拟退火算法流程第49-51页
第5章 数值实验与分析第51-64页
  5.1 数值试验第51-55页
    5.1.1 路网算例说明第51-52页
    5.1.2 算法参数设置第52-54页
    5.1.3 测试题库构建第54-55页
  5.2 算法的有效性分析第55-57页
    5.2.1 改进A-star算法的性能分析第55-56页
    5.2.2 混合模拟退火算法的性能分析第56-57页
  5.3 结果对比与分析第57-64页
    5.3.1 路网增流情景下的结果分析第57-61页
    5.3.2 区域拥堵情景下的结果分析第61-62页
    5.3.3 路段禁行情景下的结果分析第62-64页
结论与展望第64-67页
参考文献第67-72页
攻读学位期间公开发表论文第72-73页
致谢第73页

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