第1章 緒論 1.1 研究背景 1.2 研究意義 1.3 主要研究?jī)?nèi)容及結(jié)構(gòu)安排 1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容 1.3.2 結(jié)構(gòu)安排 第2章 研究綜述 2.1 面向通勤者需求的小型車輛拼車優(yōu)化問題 2.1.1 有限理性通勤者出行方式選擇問題 2.1.2 面向通勤者需求的拼車匹配問題 2.1.3 拼車路徑優(yōu)化問題 2.2 面向通勤者需求的大型車輛運(yùn)營(yíng)優(yōu)化問題 2.2.1 通勤者出行數(shù)據(jù)挖掘問題 2.2.2 面向通勤者需求的站點(diǎn)選擇問題 2.2.3 時(shí)間需求不確定的車輛路徑問題 2.3 多目標(biāo)優(yōu)化方法 2.3.1 多目標(biāo)進(jìn)化方法 2.3.2 標(biāo)量化方法 2.4 研究評(píng)述 2.5 本章小結(jié) 第3章 考慮通勤者出行方式選擇的小汽車拼車匹配和路徑優(yōu)化問題 3.1 引言 3.2 問題描述 3.3 模型建立 3.3.1 前景理論與累積前景理論模型 3.3.2 考慮通勤者選擇行為的拼車模型 3.4 算法設(shè)計(jì) 3.4.1 啟發(fā)式算法 3.4.2 NSGAII算法和VNS算法 3.4.3 混合的VNS-NSGAII算法 3.5 數(shù)值實(shí)驗(yàn) 3.5.1 數(shù)據(jù) 3.5.2 參數(shù)設(shè)置 3.5.3 算法比較 3.5.4 參數(shù)分析 3.6 本章小結(jié) 第4章 考慮通勤者需求和車輛行程時(shí)間隨機(jī)的通勤班車路徑優(yōu)化問題 4.1 引言 4.2 問題描述 4.3 數(shù)據(jù)聚類 4.3.1 FCM聚類算法 4.3.2 改進(jìn)的FCM算法 4.4 模型建立和算法設(shè)計(jì) 4.4.1 模型建立 4.4.2 通勤班車站點(diǎn)選擇問題算法設(shè)計(jì) 4.4.3 通勤班車路徑規(guī)劃問題算法設(shè)計(jì) 4.5 數(shù)值實(shí)驗(yàn) 4.5.1 數(shù)據(jù)及參數(shù)設(shè)置 4.5.2 改進(jìn)FCM算法的比較 4.5.3 VNS與其他元啟發(fā)式算法的比較 4.5.4 參數(shù)分析 4.6 本章小結(jié) 第5章 考慮通勤者出行方式選擇的定制公交站點(diǎn)選擇和路徑優(yōu)化問題 5.1 引言 5.2 問題描述 5.3 數(shù)據(jù)聚類 5.3.1 基于DBSCAN的軌跡聚類 5.3.2 站點(diǎn)合并算法 5.4 模型建立和算法設(shè)計(jì) 5.4.1 模型建立 5.4.2 定制公交站點(diǎn)選擇問題算法設(shè)計(jì) 5.4.3 定制公交路徑規(guī)劃問題算法設(shè)計(jì) 5.5 數(shù)值實(shí)驗(yàn) 5.5.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備及參數(shù)設(shè)置 5.5.2 VNS-KM算法的比較 5.5.3 參數(shù)分析 5.6 本章小結(jié) 第6章 總結(jié)與展望 6.1 總結(jié) 6.2 管理啟示 6.3 未來展望 參考文獻(xiàn)