基于深度优先搜索和元启发式算法的公交网络优化

声明

第1章绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 公交网络性能评价

1.2.2 公交网络优化设计

1.2.3 研究现状总结

1.3 研究内容与技术路线

第2章 公交网络优化设计简介

2.1 公交网络优化设计问题描述

2.2 公交网络优化设计方法

2.2.1 优化目标

2.2.2 常用约束条件与假设

2.2.3 模型求解算法

2.2.4 公交客流分配方法

2.3 公交网络性能常用表征指标

（1）平均行程时间

（2）平均换乘次数

（3）直达需求比例

2.4 本章小结

第3章公交网络性能表征指标计算

3.1 基于深度优先搜索的表征指标计算

3.1.1 深度优先搜索在公交网络问题中的优势

3.1.2 深度优先搜索算法详解及实现

3.1.3 可行路径搜索及指标计算

3.1.4 算例验证

3.2 基于space P空间建模的平均换乘次数计算

3.2.1 常用平均换乘次数计算方法

3.2.2 space P空间建模

3.2.3 公交网络最少换乘次数计算

3.2.4 算例验证

3.3 本章小结

第4章公交网络优化模型及求解算法

4.1 公交网络优化模型及说明

4.1.1 非直达需求最小化和直达总时间最小化目标函数

4.1.2 公交网络优化模型

4.1.3 约束条件及假设

4.2 公交网络优化模型求解

4.2.1 具有遗传迭代机制的元启发式算法

4.2.2 初始解设计

4.2.3 公交OD分配

4.2.4 求解步骤

4.3 本章小结

第5章基于瑞士Mandl路网的算例分析

5.1 瑞士Mandl路网介绍

5.2 不同公交线路数量的结果对比分析

5.3 本章小结

结 论

致 谢

参考文献

附录1 部分程序代码

攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果