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排序與調度叢書公共交通駕駛員調度 版權信息
- ISBN：9787302514251
- 條形碼：9787302514251 ; 978-7-302-51425-1
- 裝幀：精裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
排序與調度叢書公共交通駕駛員調度 本書特色
本書應用運籌學領域的優化理論方法，專注研究公共交通（包括城市公交、地鐵和鐵路運輸等）的駕駛員調度（又稱“乘務調度”）問題。全書由8章構成，安排如下： 第1章闡明駕駛員調度問題的研究意義和歷史發展，并給出相關的基礎概念、問題模型和問題復雜性說明； 第2章介紹組合優化問題及常用求解方法； 第3章闡述駕駛員調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度問題、相關理論和求解方法有個宏觀、全面的認識。第4~6章分別闡述三類*主要的駕駛員調度方法： 基于整數規劃的方法、基于鄰域搜索的方法和基于進化計算的方法； 第7章介紹基本型駕駛員調度問題的主要擴展問題，旨在幫助讀者了解特殊需求約束下的駕駛員調度問題求解方法； 第8章介紹在國外和國內分別得到成功應用的兩個公共交通駕駛員調度商用軟件系統： TRACS Ⅱ系統和iPTS系統。 本書可以作為高等院校運籌學、交通運輸工程、公共交通、智能交通、物流管理、系統工程、管理科學與工程等專業師生的教學參考書，也可以供公共交通行業管理部門、協會和運營企業中的管理者、科技工作者、運營計劃編制人員與調度人員等參考使用。
排序與調度叢書公共交通駕駛員調度 內容簡介
本書應用運籌學領域的優化理論方法，專注研究公共交通（包括城市公交、地鐵和鐵路運輸等）的駕駛員調度（又稱“乘務調度”）問題。全書由8章構成，安排如下： 章闡明駕駛員調度問題的研究意義和歷史發展，并給出相關的基礎概念、問題模型和問題復雜性說明； 第2章介紹組合優化問題及常用求解方法； 第3章闡述駕駛員調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度問題、相關理論和求解方法有個宏觀、全面的認識。第4~6章分別闡述三類很主要的駕駛員調度方法： 基于整數規劃的方法、基于鄰域搜索的方法和基于進化計算的方法； 第7章介紹基本型駕駛員調度問題的主要擴展問題，旨在幫助讀者了解特殊需求約束下的駕駛員調度問題求解方法； 第8章介紹在國外和靠前分別得到成功應用的兩個公共交通駕駛員調度商用軟件系統： TRACS Ⅱ系統和iPTS系統。 本書可以作為高等院校運籌學、交通運輸工程、公共交通、智能交通、物流管理、系統工程、管理科學與工程等專業師生的教學參考書，也可以供公共交通行業管理部門、協會和運營企業中的管理者、科技工作者、運營計劃編制人員與調度人員等參考使用。
排序與調度叢書公共交通駕駛員調度 目錄
第1章緒論
1.1引言
1.2歷史發展
1.3基本概念與術語
1.4駕駛員調度問題模型
1.4.1整數規劃模型
1.4.2特征模型
1.5駕駛員調度問題的復雜性
1.5.1大規模組合優化
1.5.2復雜約束
1.5.3多目標
第2章組合優化問題及常用求解方法 2.1組合優化問題簡介 2.1.1*優化問題 2.1.2組合優化問題 2.2整數規劃方法 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大規模變鄰域算法 2.4進化計算方法 2.4.1遺傳算法 2.4.2粒子群優化算法 2.4.3蟻群優化算法 2.4.4分布估計算法 2.5混合優化方法 第3章駕駛員調度方法研究綜述 3.1駕駛員調度問題的求解模式 3.1.1構造型模式 3.1.2生成與選擇兩階段模式 3.1.3構造與選擇迭代模式 3.2早期的啟發式方法 3.3傳統的整數規劃方法 3.4基于列生成技術的整數規劃方法 3.5智能優化方法 3.5.1基于GA的駕駛員調度方法 3.5.2基于TS的駕駛員調度方法 3.5.3基于GRASP的駕駛員調度方法 3.5.4其他智能優化方法 3.6發展趨勢及展望 3.6.1駕駛員調度方法的研究 3.6.2駕駛員調度問題的擴展
第4章駕駛員調度的整數規劃方法 4.1基于分支定界的駕駛員調度方法 4.1.1算法框架 4.1.2分支定界策略 4.2基于列生成技術的駕駛員調度方法 4.2.1基于列生成技術的算法框架 4.2.2主要求解策略 4.2.3案例計算
4.3基于改進列生成技術的駕駛員調度方法 4.3.1改進列生成法的總體思路 4.3.2三種加速策略 4.3.3案例計算
第5章駕駛員調度的鄰域搜索方法 5.1基于問題特征啟發式的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 5.1.4增加班次 5.1.5案例計算 5.2基于大規模變鄰域搜索的方法 5.2.1TOPSIS班次評價方法 5.2.2變鄰域結構設計 5.2.3基于變鄰域結構的算法框架 5.2.4案例計算 5.3基于灰關聯分析的變迭代貪婪駕駛員調度方法 5.3.1GRAVIG方法的主要思想 5.3.2GRAVIG方法設計 5.3.3案例計算
第6章駕駛員調度的進化計算方法 6.1自適應進化駕駛員調度方法 6.1.1新的駕駛員調度問題模型 6.1.2目標班次數目的計算 6.1.3染色體定義 6.1.4AECS方法設計 6.1.5案例計算 6.2基于分布估計的駕駛員調度方法 6.2.1EDA求解駕駛員調度的主要思想 6.2.2班次結構的評價規則 6.2.3EDA算法設計 6.2.4案例計算 6.3基于灰關聯分析的進化駕駛員調度方法 6.3.1灰關聯分析班次評價方法 6.3.2EGRA算法設計 6.3.3案例計算 第7章駕駛員調度的擴展問題及其方法 7.1帶中式用餐的駕駛員調度問題 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換班機會集的篩選與駕駛員班次集的生成 7.1.4案例計算 7.2帶附加約束的駕駛員調度問題 7.2.1五類典型附加約束 7.2.2帶附加約束的擴展集覆蓋模型 7.2.3基于列生成的求解方法 7.2.4案例計算 7.3帶時間窗的駕駛員調度問題 7.3.1含時間窗的駕駛員調度問題模型 7.3.2基于禁忌搜索的構造式求解方法 7.3.3案例計算 7.4車輛與駕駛員集成調度問題 7.4.1公交車輛和駕駛員調度問題 7.4.2基于*小費用流的公交調度的集成設計 7.4.3公交集成調度模型 第8章駕駛員調度的商用軟件系統 8.1英國的駕駛員調度系統（TRACS Ⅱ） 8.1.1研發背景 8.1.2系統結構和主要功能 8.2我國的智能公共交通調度系統（iPTS） 8.2.1研發背景 8.2.2系統結構和主要功能 8.2.3應用案例 8.2.4系統特點 參考文獻 索引 附錄A英漢排序與調度詞匯
第2章組合優化問題及常用求解方法 2.1組合優化問題簡介 2.1.1*優化問題 2.1.2組合優化問題 2.2整數規劃方法 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大規模變鄰域算法 2.4進化計算方法 2.4.1遺傳算法 2.4.2粒子群優化算法 2.4.3蟻群優化算法 2.4.4分布估計算法 2.5混合優化方法 第3章駕駛員調度方法研究綜述 3.1駕駛員調度問題的求解模式 3.1.1構造型模式 3.1.2生成與選擇兩階段模式 3.1.3構造與選擇迭代模式 3.2早期的啟發式方法 3.3傳統的整數規劃方法 3.4基于列生成技術的整數規劃方法 3.5智能優化方法 3.5.1基于GA的駕駛員調度方法 3.5.2基于TS的駕駛員調度方法 3.5.3基于GRASP的駕駛員調度方法 3.5.4其他智能優化方法 3.6發展趨勢及展望 3.6.1駕駛員調度方法的研究 3.6.2駕駛員調度問題的擴展
第4章駕駛員調度的整數規劃方法 4.1基于分支定界的駕駛員調度方法 4.1.1算法框架 4.1.2分支定界策略 4.2基于列生成技術的駕駛員調度方法 4.2.1基于列生成技術的算法框架 4.2.2主要求解策略 4.2.3案例計算
4.3基于改進列生成技術的駕駛員調度方法 4.3.1改進列生成法的總體思路 4.3.2三種加速策略 4.3.3案例計算
第5章駕駛員調度的鄰域搜索方法 5.1基于問題特征啟發式的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 5.1.4增加班次 5.1.5案例計算 5.2基于大規模變鄰域搜索的方法 5.2.1TOPSIS班次評價方法 5.2.2變鄰域結構設計 5.2.3基于變鄰域結構的算法框架 5.2.4案例計算 5.3基于灰關聯分析的變迭代貪婪駕駛員調度方法 5.3.1GRAVIG方法的主要思想 5.3.2GRAVIG方法設計 5.3.3案例計算
第6章駕駛員調度的進化計算方法 6.1自適應進化駕駛員調度方法 6.1.1新的駕駛員調度問題模型 6.1.2目標班次數目的計算 6.1.3染色體定義 6.1.4AECS方法設計 6.1.5案例計算 6.2基于分布估計的駕駛員調度方法 6.2.1EDA求解駕駛員調度的主要思想 6.2.2班次結構的評價規則 6.2.3EDA算法設計 6.2.4案例計算 6.3基于灰關聯分析的進化駕駛員調度方法 6.3.1灰關聯分析班次評價方法 6.3.2EGRA算法設計 6.3.3案例計算 第7章駕駛員調度的擴展問題及其方法 7.1帶中式用餐的駕駛員調度問題 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換班機會集的篩選與駕駛員班次集的生成 7.1.4案例計算 7.2帶附加約束的駕駛員調度問題 7.2.1五類典型附加約束 7.2.2帶附加約束的擴展集覆蓋模型 7.2.3基于列生成的求解方法 7.2.4案例計算 7.3帶時間窗的駕駛員調度問題 7.3.1含時間窗的駕駛員調度問題模型 7.3.2基于禁忌搜索的構造式求解方法 7.3.3案例計算 7.4車輛與駕駛員集成調度問題 7.4.1公交車輛和駕駛員調度問題 7.4.2基于*小費用流的公交調度的集成設計 7.4.3公交集成調度模型 第8章駕駛員調度的商用軟件系統 8.1英國的駕駛員調度系統（TRACS Ⅱ） 8.1.1研發背景 8.1.2系統結構和主要功能 8.2我國的智能公共交通調度系統（iPTS） 8.2.1研發背景 8.2.2系統結構和主要功能 8.2.3應用案例 8.2.4系統特點 參考文獻 索引 附錄A英漢排序與調度詞匯
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排序與調度叢書公共交通駕駛員調度 作者簡介
作者沈吟東，留英博士，分別于武漢大學獲學士和碩士學位、于英國利茲大學計算機學院獲博士學位，并先后赴英國北倫敦大學和美國麻省理工學院（MIT）做訪問學者。現任華中科技大學自動化學院教授、博士生導師，中國運籌學會常務理事，排序（調度）專業委員會副理事長，湖北省運籌學會副理事長，國家“十三五”規劃重點圖書《排序與調度叢書》副主編。主要研究領域是運籌與優化、公共交通優化調度與運營管理、人工智能、數據挖掘。特別在公共交通規劃、調度和運營管理方面取得了重要創新成果與實際應用。先后承擔6項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規劃。出版英文版專著1部，在包括Transportation Research Part B等學術期刊上發表學術論文60余篇，部分研究成果已入編中國科協技術協會主編的《運籌學學科發展報告（2012-2013）》。2005年在夏威夷獲得國際運籌學會（IFORS）頒發的“運籌學發展獎”，2014年在巴塞羅那獲得國際運籌學會頒發的“運籌學發展獎”提名獎，以及獲得2014年中國運籌學會科學技術獎“運籌學應用獎”，同時，還獲得2014年湖北省科協“科技創新源泉工程”
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