交通運輸系統(tǒng)典型問題算法設(shè)計

1 緒論
1．1 交通運輸系統(tǒng)概述
1．1．1 綜合運輸系統(tǒng)的概念
1．1．2 綜合運輸體系的發(fā)展趨勢
1．1．3 交通運輸系統(tǒng)與物流系統(tǒng)綜合集成
1．2 在交通運輸系統(tǒng)中研究算法的意義
1．3 交通運輸系統(tǒng)典型問題算法設(shè)計的任務(wù)
2 算法分析與設(shè)計基礎(chǔ)
2．1 算法的基本概念
2．2 抽象表達(dá)算法機(jī)制
2．3 算法的復(fù)雜度分析
2．3．1 算法的時間復(fù)雜度
2．3．2 算法的空間復(fù)雜度
2．3．3 算法復(fù)雜度計算實例
2．4 算法設(shè)計與分析步驟
2．4．1 利用算法求解問題的過程
2．4．2 如何設(shè)計算法
2．4．3 如何表示算法
2．4．4 如何確認(rèn)算法
2．4．5 如何分析算法
參考文獻(xiàn)
3 基本算法策略
3．1 遞歸與分治策略
3．1．1 遞歸的概念
3．1．2 分治法的基本思想
3．1．3 二分搜索法
3．1．4 棋盤覆蓋
3．2 動態(tài)規(guī)劃法
3．2．1 動態(tài)規(guī)劃法的基本思想
3．2．2 動態(tài)規(guī)劃法的基本要素
3．2．3 最短路徑問題
3．2．4 貨郎擔(dān)問題
3．3 貪心算法
3．3．1 貪心算法的基本思想
3．3．2 貪心算法的基本要素
3．3．3 單源最短路徑
3．3．4 貪心啟發(fā)式算法
3．4 回溯法
3．4．1 問題的解空間
3．4．2 回溯法的基本思想
3．4．3 旅行商問題
3．5 分支限界法
3．5．1 分支限界法的基本思想
3．5．2 旅行商問題
參考文獻(xiàn)
4 并行算法及其在交通運輸中的應(yīng)用
4．1 并行算法概述
4．2 并行計算機(jī)和并行模型
4．2．1 并行計算機(jī)分類
4．2．2 并行計算機(jī)模型
4．3 并行算法
4．3．1 數(shù)據(jù)并行模型
4．3．2 消息傳遞模型
4．3．3 共享變量模型
4．3．4 并行算法實現(xiàn)
4．4 并行算法在交通運輸中的運用
4．4．1 單處理機(jī)上的Moore算法
4．4．2 M00re算法的并行化
參考文獻(xiàn)
5 交通運輸系統(tǒng)中的組合優(yōu)化問題及其智能優(yōu)化算法
5．1 組合優(yōu)化問題及其NP困難性
5．1．1 組合優(yōu)化問題
5．1．2 NP困難性
5．2 禁忌搜索算法
5．2．1 局部搜索
5．2．2 禁忌搜索
5．2．3 基本流程
5．2．4 算法特點
5．3 模擬退火算法
5．3．1 模擬退火算法的基本思想
5．3．2 模擬退火算法的參數(shù)控制問題
5．3．3 常用退火方式
5．3．4 模擬退火算法的缺陷
5．4 遺傳算法
5．4．1 遺傳算法的產(chǎn)生
5．4．2 遺傳算法思想
5．4．3 遺傳算法的工作機(jī)理
5．4．4 遺傳算法的特點
5．4．5 遺傳算法參數(shù)選擇
5．5 蟻群優(yōu)化算法
5．5．1 蟻群算法的基本原理
5．5．2 蟻群算法的應(yīng)用
5．5．3 蟻群算法的特點
5．5．4 蟻群算法模型
5．5．5 蟻群算法與其他人工智能算法的比較
5．6 免疫算法
5．6．1 免疫算法的生物學(xué)基礎(chǔ)
5．6．2 免疫算法原理
5．6．3 免疫算法與其他優(yōu)化算法的區(qū)別
參考文獻(xiàn)
6 鐵路運輸組織中典型問題算法設(shè)計
6．1 鐵路平車裝載問題算法設(shè)計
6．1．1 鐵路平車裝載問題的模擬退火算法設(shè)計
6．1．2 鐵路平車裝載問題的遺傳算法設(shè)計
6．1．3 鐵路平車裝載問題的啟發(fā)式算法設(shè)計
6．2 鐵路最短路徑算法
6．2．1 鐵路網(wǎng)絡(luò)的特點
6．2．2 路網(wǎng)的重構(gòu)
6．2．3 路網(wǎng)的區(qū)域劃分
6．2．4 路網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)模型的求解
6．3 鐵路網(wǎng)站點問最短路徑的求解算法設(shè)計
6．3．1 最短路徑問題的提出
6．3．2 單源點Dijkstra最短路徑算法
6．3．3 路網(wǎng)站點間最短路徑求解的優(yōu)化
6．3．4 基點以及普通點間最短路徑的計算
參考文獻(xiàn)
7 水路運輸組織中典型問題算法設(shè)計
7．1 選船問題的算法設(shè)計
7．1．1 模型的建立
7．1．2 選船問題的遺傳算法設(shè)計
7．1．3 應(yīng)用示例
7．2 船舶配載問題算法設(shè)計
7．2．1 問題的描述
7．2．2 算法的設(shè)計
7．2．3 算例驗證
7．3 帶時間窗的泊位配置問題算法設(shè)計
7．3．1 問題描述
7．3．2 變量描述
7．3．3 建立問題的數(shù)學(xué)模型
7．3．4 約束函數(shù)的建立
7．3．5 求解帶時間窗的泊位配置問題的蟻群優(yōu)化算法設(shè)計
7．3．6 蟻群優(yōu)化算法流程
7．3．7 實例仿真
參考文獻(xiàn)
8 公路運輸組織中典型問題算法設(shè)計
8．1 單車場非滿載車輛調(diào)度問題算法設(shè)計
8．1．1 問題模型的建立
8．1．2 遺傳算法設(shè)計
8．1．3 算例分析
8．2 雙目標(biāo)車輛路徑問題算法設(shè)計
8．2．1 問題描述及數(shù)學(xué)模型
8．2．2 遺傳算法設(shè)計
8．2．3 計算實例
8．3 應(yīng)急物流系統(tǒng)中定位一路線安排問題算法設(shè)計
8．3．1 問題描述
8．3．2 數(shù)學(xué)模型建立
8．3．3 兩階段啟發(fā)式算法研究
8．3．4 算例分析
參考文獻(xiàn)
9 航空運輸組織中典型問題算法設(shè)計
9．1 航空貨運裝載問題算法設(shè)計
9．1．1 問題描述
9．1．2 組裝形狀
9．1．3 一維裝載算法設(shè)計
9．2 空港航班調(diào)度問題算法設(shè)計
9．2．1 航空器離港模型
9．2．2 蟻群算法的設(shè)計
9．3 航班規(guī)劃優(yōu)化問題算法設(shè)計
9．3．1 問題描述
9．3．2 算法設(shè)計
9．3．3 示例分析
參考文獻(xiàn)
10 綜合運輸組織中典型問題算法設(shè)計
10．1 綜合運輸路徑優(yōu)化問題算法設(shè)計
10．1．1 綜合運輸路徑優(yōu)化模型
10．1．2 遺傳算法設(shè)計
10．1．3 實例分析
10．2 多式聯(lián)運運輸方式選擇問題的算法設(shè)計
10．2．1 問題的描述
10．2．2 多式聯(lián)運網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
10．2．3 模型的建立
10．2．4 算法設(shè)計
10．2．5 算例
10．3 多式聯(lián)運下最短時間路徑選擇問題算法設(shè)計
10．3．1 問題提出與符號定義
10．3．2 模型的建立
10．3．3 基于遺傳算法的最優(yōu)路徑設(shè)計
參考文獻(xiàn)