●前言
第1章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 相關研究進展
1.2.1 基於用戶均衡的交通流量分配模型
1.2.2 基於用戶均衡的交通流量分配效率
1.3 交通流量基本理論
1.3.1 交通均衡理論
1.3.2 在線理論
1.4 研究思路和本書主要內容
1.4.1 研究思路
1.4.2 主要內容
參考文獻
第2章 時點交通流量已知且基於兩種費用的分配效率
2.1 基於零流費用和擁堵費用的分配效率
2.1.1 基於零流費用和擁堵費用的模型構建
2.1.2 基於零流費用和擁堵費用的分配效率分析
2.1.3 基於零流費用和擁堵費用的算例分析
2.2 基於旅行費用和擁堵道路使用費的分配效率
2.2.1 基於旅行費用和擁堵道路使用費的模型構建
2.2.2 最小收費策略及基本性質
2.2.3 最小收費策略的分配效率
參考文獻
第3章 時點交通流量已知且基於旅行費用時方格網絡上的分配效率
3.1 部分用戶可控的情形
3.1.1 部分用戶可控問題描述和基本假設
3.1.2 SCALE策略及分配效率
3.2 所有用戶均不可控制的情形
3.2.1 所有用戶不可控問題模型構建
3.2.2 用戶均衡時的分配效率
參考文獻
第4章 時點交通流量未知時具有用戶預期的分配效率
4.1 用戶悲觀預期時的交通流量分配效率
4.1.1 悲觀預期流的相關定理及引理
4.1.2 悲觀預期流的效率邊界
4.2 用戶樂觀預期時的交通流量分配效率
4.2.1 樂觀預期流的相關定理及引理
4.2.2 樂觀預期流的效率邊界
4.3 一般網絡上路段權重不確定時在線選擇路徑研究
4.3.1 路段權重不確定問題描述及模型構建
4.3.2 在線策略設計及競爭分析
4.3.3 基於在線策略的算例分析
參考文獻
第5章 時段內交通流量分批次到達且未來批次未知時的分配效率
5.1 路阻函數可分時的情形
5.1.1 路阻函數可分問題模型構建
5.1.2 貪婪策略及分配效率
5.2 路阻函數不可分時的情形
5.2.1 路阻函數不可分問題模型構建
5.2.2 多階段用戶均衡策略及分配效率
參考文獻
第6章 車輛路徑優化問題和求解算法
6.1 車輛路徑優化問題
6.1.1 車輛路徑優化問題研究現狀
6.1.2 車輛路徑優化問題構成要素
6.1.3 車輛路徑優化問題分類
6.2 求解算法
6.2.1 車輛路徑優化模型求解算法介紹
6.2.2 求解算法選取
6.3 遺傳算法概述
6.3.1 遺傳算法的基本原理
6.3.2 遺傳算法的特點
6.3.3 遺傳算法的流程
參考文獻
第7章 不確定時間的單車路徑優化
7.1 不確定理論
7.1.1 不確定理論相關定義及公理
7.1.2 三種常用的不確定分布
7.1.3 不確定理論應用研究現狀
7.2 單車路徑優化建模和求解
7.2.1 單車路徑優化問題描述及基本假設
7.2.2 單車路徑優化模型構建及求解
7.3 單車路徑優化算例分析
7.3.1 單車路徑優化算例描述
7.3.2 單車路徑優化結果及分析
參考文獻
第8章 帶時間窗的不確定時間多車路徑優化
8.1 多車路徑優化建模和求解
8.1.1 多車路徑優化問題描述及基本假設
8.1.2 多車路徑優化模型構建及求解
8.2 多車路徑優化算例分析
8.2.1 多車路徑優化算例描述
8.2.2 多車路徑優化結果及分析
參考文獻
第9章 不確定時間的多配送中心雙目標路徑優化
9.1 多配送中心雙目標路徑優化建模
9.1.1 多配送中心路徑問題描述及基本假設
9.1.2 目標函數分析及模型構建
9.2 多配送中心路徑優化模型處理和求解
9.2.1 目標函數及約束條件處理
9.2.2 遺傳算法設計
9.3 多配送中心路徑優化算例分析
9.3.1 多配送中心路徑優化算例描述
9.3.2 多配送中心路徑優化結果及分析
參考文獻
