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排序與調(diào)度叢書公共交通駕駛員調(diào)度 版權(quán)信息
- ISBN：9787302514251
- 條形碼：9787302514251 ; 978-7-302-51425-1
- 裝幀：精裝
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
排序與調(diào)度叢書公共交通駕駛員調(diào)度 本書特色
本書應(yīng)用運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域的優(yōu)化理論方法，專注研究公共交通（包括城市公交、地鐵和鐵路運(yùn)輸?shù)龋┑鸟{駛員調(diào)度（又稱“乘務(wù)調(diào)度”）問題。全書由8章構(gòu)成，安排如下： 第1章闡明駕駛員調(diào)度問題的研究意義和歷史發(fā)展，并給出相關(guān)的基礎(chǔ)概念、問題模型和問題復(fù)雜性說明； 第2章介紹組合優(yōu)化問題及常用求解方法； 第3章闡述駕駛員調(diào)度問題的三種主要求解模式，并以求解方法為主線給出駕駛員調(diào)度問題研究的全面綜述。這前三章旨在幫助讀者對駕駛員調(diào)度問題、相關(guān)理論和求解方法有個宏觀、全面的認(rèn)識。第4~6章分別闡述三類*主要的駕駛員調(diào)度方法： 基于整數(shù)規(guī)劃的方法、基于鄰域搜索的方法和基于進(jìn)化計(jì)算的方法； 第7章介紹基本型駕駛員調(diào)度問題的主要擴(kuò)展問題，旨在幫助讀者了解特殊需求約束下的駕駛員調(diào)度問題求解方法； 第8章介紹在國外和國內(nèi)分別得到成功應(yīng)用的兩個公共交通駕駛員調(diào)度商用軟件系統(tǒng)： TRACS Ⅱ系統(tǒng)和iPTS系統(tǒng)。 本書可以作為高等院校運(yùn)籌學(xué)、交通運(yùn)輸工程、公共交通、智能交通、物流管理、系統(tǒng)工程、管理科學(xué)與工程等專業(yè)師生的教學(xué)參考書，也可以供公共交通行業(yè)管理部門、協(xié)會和運(yùn)營企業(yè)中的管理者、科技工作者、運(yùn)營計(jì)劃編制人員與調(diào)度人員等參考使用。
排序與調(diào)度叢書公共交通駕駛員調(diào)度 內(nèi)容簡介
本書應(yīng)用運(yùn)籌學(xué)領(lǐng)域的優(yōu)化理論方法，專注研究公共交通（包括城市公交、地鐵和鐵路運(yùn)輸?shù)龋┑鸟{駛員調(diào)度（又稱“乘務(wù)調(diào)度”）問題。全書由8章構(gòu)成，安排如下： 章闡明駕駛員調(diào)度問題的研究意義和歷史發(fā)展，并給出相關(guān)的基礎(chǔ)概念、問題模型和問題復(fù)雜性說明； 第2章介紹組合優(yōu)化問題及常用求解方法； 第3章闡述駕駛員調(diào)度問題的三種主要求解模式，并以求解方法為主線給出駕駛員調(diào)度問題研究的全面綜述。這前三章旨在幫助讀者對駕駛員調(diào)度問題、相關(guān)理論和求解方法有個宏觀、全面的認(rèn)識。第4~6章分別闡述三類很主要的駕駛員調(diào)度方法： 基于整數(shù)規(guī)劃的方法、基于鄰域搜索的方法和基于進(jìn)化計(jì)算的方法； 第7章介紹基本型駕駛員調(diào)度問題的主要擴(kuò)展問題，旨在幫助讀者了解特殊需求約束下的駕駛員調(diào)度問題求解方法； 第8章介紹在國外和靠前分別得到成功應(yīng)用的兩個公共交通駕駛員調(diào)度商用軟件系統(tǒng)： TRACS Ⅱ系統(tǒng)和iPTS系統(tǒng)。 本書可以作為高等院校運(yùn)籌學(xué)、交通運(yùn)輸工程、公共交通、智能交通、物流管理、系統(tǒng)工程、管理科學(xué)與工程等專業(yè)師生的教學(xué)參考書，也可以供公共交通行業(yè)管理部門、協(xié)會和運(yùn)營企業(yè)中的管理者、科技工作者、運(yùn)營計(jì)劃編制人員與調(diào)度人員等參考使用。
排序與調(diào)度叢書公共交通駕駛員調(diào)度 目錄
第1章緒論
1.1引言
1.2歷史發(fā)展
1.3基本概念與術(shù)語
1.4駕駛員調(diào)度問題模型
1.4.1整數(shù)規(guī)劃模型
1.4.2特征模型
1.5駕駛員調(diào)度問題的復(fù)雜性
1.5.1大規(guī)模組合優(yōu)化
1.5.2復(fù)雜約束
1.5.3多目標(biāo)
第2章組合優(yōu)化問題及常用求解方法 2.1組合優(yōu)化問題簡介 2.1.1*優(yōu)化問題 2.1.2組合優(yōu)化問題 2.2整數(shù)規(guī)劃方法 2.2.1分支定界法 2.2.2列生成法 2.2.3列生成和行生成相結(jié)合的方法 2.3鄰域搜索方法 2.3.1一般鄰域搜索算法 2.3.2大規(guī)模變鄰域算法 2.4進(jìn)化計(jì)算方法 2.4.1遺傳算法 2.4.2粒子群優(yōu)化算法 2.4.3蟻群優(yōu)化算法 2.4.4分布估計(jì)算法 2.5混合優(yōu)化方法 第3章駕駛員調(diào)度方法研究綜述 3.1駕駛員調(diào)度問題的求解模式 3.1.1構(gòu)造型模式 3.1.2生成與選擇兩階段模式 3.1.3構(gòu)造與選擇迭代模式 3.2早期的啟發(fā)式方法 3.3傳統(tǒng)的整數(shù)規(guī)劃方法 3.4基于列生成技術(shù)的整數(shù)規(guī)劃方法 3.5智能優(yōu)化方法 3.5.1基于GA的駕駛員調(diào)度方法 3.5.2基于TS的駕駛員調(diào)度方法 3.5.3基于GRASP的駕駛員調(diào)度方法 3.5.4其他智能優(yōu)化方法 3.6發(fā)展趨勢及展望 3.6.1駕駛員調(diào)度方法的研究 3.6.2駕駛員調(diào)度問題的擴(kuò)展
第4章駕駛員調(diào)度的整數(shù)規(guī)劃方法 4.1基于分支定界的駕駛員調(diào)度方法 4.1.1算法框架 4.1.2分支定界策略 4.2基于列生成技術(shù)的駕駛員調(diào)度方法 4.2.1基于列生成技術(shù)的算法框架 4.2.2主要求解策略 4.2.3案例計(jì)算
4.3基于改進(jìn)列生成技術(shù)的駕駛員調(diào)度方法 4.3.1改進(jìn)列生成法的總體思路 4.3.2三種加速策略 4.3.3案例計(jì)算
第5章駕駛員調(diào)度的鄰域搜索方法 5.1基于問題特征啟發(fā)式的2opt方法 5.1.1問題建模和2opt方法框架 5.1.2交換連接 5.1.3替換換班點(diǎn) 5.1.4增加班次 5.1.5案例計(jì)算 5.2基于大規(guī)模變鄰域搜索的方法 5.2.1TOPSIS班次評價方法 5.2.2變鄰域結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 5.2.3基于變鄰域結(jié)構(gòu)的算法框架 5.2.4案例計(jì)算 5.3基于灰關(guān)聯(lián)分析的變迭代貪婪駕駛員調(diào)度方法 5.3.1GRAVIG方法的主要思想 5.3.2GRAVIG方法設(shè)計(jì) 5.3.3案例計(jì)算
第6章駕駛員調(diào)度的進(jìn)化計(jì)算方法 6.1自適應(yīng)進(jìn)化駕駛員調(diào)度方法 6.1.1新的駕駛員調(diào)度問題模型 6.1.2目標(biāo)班次數(shù)目的計(jì)算 6.1.3染色體定義 6.1.4AECS方法設(shè)計(jì) 6.1.5案例計(jì)算 6.2基于分布估計(jì)的駕駛員調(diào)度方法 6.2.1EDA求解駕駛員調(diào)度的主要思想 6.2.2班次結(jié)構(gòu)的評價規(guī)則 6.2.3EDA算法設(shè)計(jì) 6.2.4案例計(jì)算 6.3基于灰關(guān)聯(lián)分析的進(jìn)化駕駛員調(diào)度方法 6.3.1灰關(guān)聯(lián)分析班次評價方法 6.3.2EGRA算法設(shè)計(jì) 6.3.3案例計(jì)算 第7章駕駛員調(diào)度的擴(kuò)展問題及其方法 7.1帶中式用餐的駕駛員調(diào)度問題 7.1.1問題描述 7.1.2基于生成與選擇的問題模型 7.1.3換班機(jī)會集的篩選與駕駛員班次集的生成 7.1.4案例計(jì)算 7.2帶附加約束的駕駛員調(diào)度問題 7.2.1五類典型附加約束 7.2.2帶附加約束的擴(kuò)展集覆蓋模型 7.2.3基于列生成的求解方法 7.2.4案例計(jì)算 7.3帶時間窗的駕駛員調(diào)度問題 7.3.1含時間窗的駕駛員調(diào)度問題模型 7.3.2基于禁忌搜索的構(gòu)造式求解方法 7.3.3案例計(jì)算 7.4車輛與駕駛員集成調(diào)度問題 7.4.1公交車輛和駕駛員調(diào)度問題 7.4.2基于*小費(fèi)用流的公交調(diào)度的集成設(shè)計(jì) 7.4.3公交集成調(diào)度模型 第8章駕駛員調(diào)度的商用軟件系統(tǒng) 8.1英國的駕駛員調(diào)度系統(tǒng)（TRACS Ⅱ） 8.1.1研發(fā)背景 8.1.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和主要功能 8.2我國的智能公共交通調(diào)度系統(tǒng)（iPTS） 8.2.1研發(fā)背景 8.2.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和主要功能 8.2.3應(yīng)用案例 8.2.4系統(tǒng)特點(diǎn) 參考文獻(xiàn) 索引 附錄A英漢排序與調(diào)度詞匯
第2章組合優(yōu)化問題及常用求解方法 2.1組合優(yōu)化問題簡介 2.1.1*優(yōu)化問題 2.1.2組合優(yōu)化問題 2.2整數(shù)規(guī)劃方法 2.2.1分支定界法 2.2.2列生成法 2.2.3列生成和行生成相結(jié)合的方法 2.3鄰域搜索方法 2.3.1一般鄰域搜索算法 2.3.2大規(guī)模變鄰域算法 2.4進(jìn)化計(jì)算方法 2.4.1遺傳算法 2.4.2粒子群優(yōu)化算法 2.4.3蟻群優(yōu)化算法 2.4.4分布估計(jì)算法 2.5混合優(yōu)化方法 第3章駕駛員調(diào)度方法研究綜述 3.1駕駛員調(diào)度問題的求解模式 3.1.1構(gòu)造型模式 3.1.2生成與選擇兩階段模式 3.1.3構(gòu)造與選擇迭代模式 3.2早期的啟發(fā)式方法 3.3傳統(tǒng)的整數(shù)規(guī)劃方法 3.4基于列生成技術(shù)的整數(shù)規(guī)劃方法 3.5智能優(yōu)化方法 3.5.1基于GA的駕駛員調(diào)度方法 3.5.2基于TS的駕駛員調(diào)度方法 3.5.3基于GRASP的駕駛員調(diào)度方法 3.5.4其他智能優(yōu)化方法 3.6發(fā)展趨勢及展望 3.6.1駕駛員調(diào)度方法的研究 3.6.2駕駛員調(diào)度問題的擴(kuò)展
第4章駕駛員調(diào)度的整數(shù)規(guī)劃方法 4.1基于分支定界的駕駛員調(diào)度方法 4.1.1算法框架 4.1.2分支定界策略 4.2基于列生成技術(shù)的駕駛員調(diào)度方法 4.2.1基于列生成技術(shù)的算法框架 4.2.2主要求解策略 4.2.3案例計(jì)算
4.3基于改進(jìn)列生成技術(shù)的駕駛員調(diào)度方法 4.3.1改進(jìn)列生成法的總體思路 4.3.2三種加速策略 4.3.3案例計(jì)算
第5章駕駛員調(diào)度的鄰域搜索方法 5.1基于問題特征啟發(fā)式的2opt方法 5.1.1問題建模和2opt方法框架 5.1.2交換連接 5.1.3替換換班點(diǎn) 5.1.4增加班次 5.1.5案例計(jì)算 5.2基于大規(guī)模變鄰域搜索的方法 5.2.1TOPSIS班次評價方法 5.2.2變鄰域結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì) 5.2.3基于變鄰域結(jié)構(gòu)的算法框架 5.2.4案例計(jì)算 5.3基于灰關(guān)聯(lián)分析的變迭代貪婪駕駛員調(diào)度方法 5.3.1GRAVIG方法的主要思想 5.3.2GRAVIG方法設(shè)計(jì) 5.3.3案例計(jì)算
第6章駕駛員調(diào)度的進(jìn)化計(jì)算方法 6.1自適應(yīng)進(jìn)化駕駛員調(diào)度方法 6.1.1新的駕駛員調(diào)度問題模型 6.1.2目標(biāo)班次數(shù)目的計(jì)算 6.1.3染色體定義 6.1.4AECS方法設(shè)計(jì) 6.1.5案例計(jì)算 6.2基于分布估計(jì)的駕駛員調(diào)度方法 6.2.1EDA求解駕駛員調(diào)度的主要思想 6.2.2班次結(jié)構(gòu)的評價規(guī)則 6.2.3EDA算法設(shè)計(jì) 6.2.4案例計(jì)算 6.3基于灰關(guān)聯(lián)分析的進(jìn)化駕駛員調(diào)度方法 6.3.1灰關(guān)聯(lián)分析班次評價方法 6.3.2EGRA算法設(shè)計(jì) 6.3.3案例計(jì)算 第7章駕駛員調(diào)度的擴(kuò)展問題及其方法 7.1帶中式用餐的駕駛員調(diào)度問題 7.1.1問題描述 7.1.2基于生成與選擇的問題模型 7.1.3換班機(jī)會集的篩選與駕駛員班次集的生成 7.1.4案例計(jì)算 7.2帶附加約束的駕駛員調(diào)度問題 7.2.1五類典型附加約束 7.2.2帶附加約束的擴(kuò)展集覆蓋模型 7.2.3基于列生成的求解方法 7.2.4案例計(jì)算 7.3帶時間窗的駕駛員調(diào)度問題 7.3.1含時間窗的駕駛員調(diào)度問題模型 7.3.2基于禁忌搜索的構(gòu)造式求解方法 7.3.3案例計(jì)算 7.4車輛與駕駛員集成調(diào)度問題 7.4.1公交車輛和駕駛員調(diào)度問題 7.4.2基于*小費(fèi)用流的公交調(diào)度的集成設(shè)計(jì) 7.4.3公交集成調(diào)度模型 第8章駕駛員調(diào)度的商用軟件系統(tǒng) 8.1英國的駕駛員調(diào)度系統(tǒng)（TRACS Ⅱ） 8.1.1研發(fā)背景 8.1.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和主要功能 8.2我國的智能公共交通調(diào)度系統(tǒng)（iPTS） 8.2.1研發(fā)背景 8.2.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和主要功能 8.2.3應(yīng)用案例 8.2.4系統(tǒng)特點(diǎn) 參考文獻(xiàn) 索引 附錄A英漢排序與調(diào)度詞匯
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排序與調(diào)度叢書公共交通駕駛員調(diào)度 作者簡介
作者沈吟東，留英博士，分別于武漢大學(xué)獲學(xué)士和碩士學(xué)位、于英國利茲大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院獲博士學(xué)位，并先后赴英國北倫敦大學(xué)和美國麻省理工學(xué)院（MIT）做訪問學(xué)者。現(xiàn)任華中科技大學(xué)自動化學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，中國運(yùn)籌學(xué)會常務(wù)理事，排序（調(diào)度）專業(yè)委員會副理事長，湖北省運(yùn)籌學(xué)會副理事長，國家“十三五”規(guī)劃重點(diǎn)圖書《排序與調(diào)度叢書》副主編。主要研究領(lǐng)域是運(yùn)籌與優(yōu)化、公共交通優(yōu)化調(diào)度與運(yùn)營管理、人工智能、數(shù)據(jù)挖掘。特別在公共交通規(guī)劃、調(diào)度和運(yùn)營管理方面取得了重要創(chuàng)新成果與實(shí)際應(yīng)用。先后承擔(dān)6項(xiàng)國家級課題和一系列省部級課題，近期還編制和完成了海口、荊門、等6個城市的公共交通專項(xiàng)規(guī)劃。出版英文版專著1部，在包括Transportation Research Part B等學(xué)術(shù)期刊上發(fā)表學(xué)術(shù)論文60余篇，部分研究成果已入編中國科協(xié)技術(shù)協(xié)會主編的《運(yùn)籌學(xué)學(xué)科發(fā)展報告（2012-2013）》。2005年在夏威夷獲得國際運(yùn)籌學(xué)會（IFORS）頒發(fā)的“運(yùn)籌學(xué)發(fā)展獎”，2014年在巴塞羅那獲得國際運(yùn)籌學(xué)會頒發(fā)的“運(yùn)籌學(xué)發(fā)展獎”提名獎，以及獲得2014年中國運(yùn)籌學(xué)會科學(xué)技術(shù)獎“運(yùn)籌學(xué)應(yīng)用獎”，同時，還獲得2014年湖北省科協(xié)“科技創(chuàng)新源泉工程”
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