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排序与调度丛书公共交通驾驶员调度 版权信息
- ISBN：9787302514251
- 条形码：9787302514251 ; 978-7-302-51425-1
- 装帧：精装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
排序与调度丛书公共交通驾驶员调度 本书特色
本书应用运筹学领域的优化理论方法，专注研究公共交通（包括城市公交、地铁和铁路运输等）的驾驶员调度（又称“乘务调度”）问题。全书由8章构成，安排如下： 第1章阐明驾驶员调度问题的研究意义和历史发展，并给出相关的基础概念、问题模型和问题复杂性说明； 第2章介绍组合优化问题及常用求解方法； 第3章阐述驾驶员调度问题的三种主要求解模式，并以求解方法为主线给出驾驶员调度问题研究的全面综述。这前三章旨在帮助读者对驾驶员调度问题、相关理论和求解方法有个宏观、全面的认识。第4~6章分别阐述三类*主要的驾驶员调度方法： 基于整数规划的方法、基于邻域搜索的方法和基于进化计算的方法； 第7章介绍基本型驾驶员调度问题的主要扩展问题，旨在帮助读者了解特殊需求约束下的驾驶员调度问题求解方法； 第8章介绍在国外和国内分别得到成功应用的两个公共交通驾驶员调度商用软件系统： TRACS Ⅱ系统和iPTS系统。 本书可以作为高等院校运筹学、交通运输工程、公共交通、智能交通、物流管理、系统工程、管理科学与工程等专业师生的教学参考书，也可以供公共交通行业管理部门、协会和运营企业中的管理者、科技工作者、运营计划编制人员与调度人员等参考使用。
排序与调度丛书公共交通驾驶员调度 内容简介
本书应用运筹学领域的优化理论方法，专注研究公共交通（包括城市公交、地铁和铁路运输等）的驾驶员调度（又称“乘务调度”）问题。全书由8章构成，安排如下： 章阐明驾驶员调度问题的研究意义和历史发展，并给出相关的基础概念、问题模型和问题复杂性说明； 第2章介绍组合优化问题及常用求解方法； 第3章阐述驾驶员调度问题的三种主要求解模式，并以求解方法为主线给出驾驶员调度问题研究的全面综述。这前三章旨在帮助读者对驾驶员调度问题、相关理论和求解方法有个宏观、全面的认识。第4~6章分别阐述三类很主要的驾驶员调度方法： 基于整数规划的方法、基于邻域搜索的方法和基于进化计算的方法； 第7章介绍基本型驾驶员调度问题的主要扩展问题，旨在帮助读者了解特殊需求约束下的驾驶员调度问题求解方法； 第8章介绍在国外和靠前分别得到成功应用的两个公共交通驾驶员调度商用软件系统： TRACS Ⅱ系统和iPTS系统。 本书可以作为高等院校运筹学、交通运输工程、公共交通、智能交通、物流管理、系统工程、管理科学与工程等专业师生的教学参考书，也可以供公共交通行业管理部门、协会和运营企业中的管理者、科技工作者、运营计划编制人员与调度人员等参考使用。
排序与调度丛书公共交通驾驶员调度 目录
第1章绪论
1.1引言
1.2历史发展
1.3基本概念与术语
1.4驾驶员调度问题模型
1.4.1整数规划模型
1.4.2特征模型
1.5驾驶员调度问题的复杂性
1.5.1大规模组合优化
1.5.2复杂约束
1.5.3多目标
第2章组合优化问题及常用求解方法 2.1组合优化问题简介 2.1.1*优化问题 2.1.2组合优化问题 2.2整数规划方法 2.2.1分支定界法 2.2.2列生成法 2.2.3列生成和行生成相结合的方法 2.3邻域搜索方法 2.3.1一般邻域搜索算法 2.3.2大规模变邻域算法 2.4进化计算方法 2.4.1遗传算法 2.4.2粒子群优化算法 2.4.3蚁群优化算法 2.4.4分布估计算法 2.5混合优化方法 第3章驾驶员调度方法研究综述 3.1驾驶员调度问题的求解模式 3.1.1构造型模式 3.1.2生成与选择两阶段模式 3.1.3构造与选择迭代模式 3.2早期的启发式方法 3.3传统的整数规划方法 3.4基于列生成技术的整数规划方法 3.5智能优化方法 3.5.1基于GA的驾驶员调度方法 3.5.2基于TS的驾驶员调度方法 3.5.3基于GRASP的驾驶员调度方法 3.5.4其他智能优化方法 3.6发展趋势及展望 3.6.1驾驶员调度方法的研究 3.6.2驾驶员调度问题的扩展
第4章驾驶员调度的整数规划方法 4.1基于分支定界的驾驶员调度方法 4.1.1算法框架 4.1.2分支定界策略 4.2基于列生成技术的驾驶员调度方法 4.2.1基于列生成技术的算法框架 4.2.2主要求解策略 4.2.3案例计算
4.3基于改进列生成技术的驾驶员调度方法 4.3.1改进列生成法的总体思路 4.3.2三种加速策略 4.3.3案例计算
第5章驾驶员调度的邻域搜索方法 5.1基于问题特征启发式的2opt方法 5.1.1问题建模和2opt方法框架 5.1.2交换连接 5.1.3替换换班点 5.1.4增加班次 5.1.5案例计算 5.2基于大规模变邻域搜索的方法 5.2.1TOPSIS班次评价方法 5.2.2变邻域结构设计 5.2.3基于变邻域结构的算法框架 5.2.4案例计算 5.3基于灰关联分析的变迭代贪婪驾驶员调度方法 5.3.1GRAVIG方法的主要思想 5.3.2GRAVIG方法设计 5.3.3案例计算
第6章驾驶员调度的进化计算方法 6.1自适应进化驾驶员调度方法 6.1.1新的驾驶员调度问题模型 6.1.2目标班次数目的计算 6.1.3染色体定义 6.1.4AECS方法设计 6.1.5案例计算 6.2基于分布估计的驾驶员调度方法 6.2.1EDA求解驾驶员调度的主要思想 6.2.2班次结构的评价规则 6.2.3EDA算法设计 6.2.4案例计算 6.3基于灰关联分析的进化驾驶员调度方法 6.3.1灰关联分析班次评价方法 6.3.2EGRA算法设计 6.3.3案例计算 第7章驾驶员调度的扩展问题及其方法 7.1带中式用餐的驾驶员调度问题 7.1.1问题描述 7.1.2基于生成与选择的问题模型 7.1.3换班机会集的筛选与驾驶员班次集的生成 7.1.4案例计算 7.2带附加约束的驾驶员调度问题 7.2.1五类典型附加约束 7.2.2带附加约束的扩展集覆盖模型 7.2.3基于列生成的求解方法 7.2.4案例计算 7.3带时间窗的驾驶员调度问题 7.3.1含时间窗的驾驶员调度问题模型 7.3.2基于禁忌搜索的构造式求解方法 7.3.3案例计算 7.4车辆与驾驶员集成调度问题 7.4.1公交车辆和驾驶员调度问题 7.4.2基于*小费用流的公交调度的集成设计 7.4.3公交集成调度模型 第8章驾驶员调度的商用软件系统 8.1英国的驾驶员调度系统（TRACS Ⅱ） 8.1.1研发背景 8.1.2系统结构和主要功能 8.2我国的智能公共交通调度系统（iPTS） 8.2.1研发背景 8.2.2系统结构和主要功能 8.2.3应用案例 8.2.4系统特点 参考文献 索引 附录A英汉排序与调度词汇
第2章组合优化问题及常用求解方法 2.1组合优化问题简介 2.1.1*优化问题 2.1.2组合优化问题 2.2整数规划方法 2.2.1分支定界法 2.2.2列生成法 2.2.3列生成和行生成相结合的方法 2.3邻域搜索方法 2.3.1一般邻域搜索算法 2.3.2大规模变邻域算法 2.4进化计算方法 2.4.1遗传算法 2.4.2粒子群优化算法 2.4.3蚁群优化算法 2.4.4分布估计算法 2.5混合优化方法 第3章驾驶员调度方法研究综述 3.1驾驶员调度问题的求解模式 3.1.1构造型模式 3.1.2生成与选择两阶段模式 3.1.3构造与选择迭代模式 3.2早期的启发式方法 3.3传统的整数规划方法 3.4基于列生成技术的整数规划方法 3.5智能优化方法 3.5.1基于GA的驾驶员调度方法 3.5.2基于TS的驾驶员调度方法 3.5.3基于GRASP的驾驶员调度方法 3.5.4其他智能优化方法 3.6发展趋势及展望 3.6.1驾驶员调度方法的研究 3.6.2驾驶员调度问题的扩展
第4章驾驶员调度的整数规划方法 4.1基于分支定界的驾驶员调度方法 4.1.1算法框架 4.1.2分支定界策略 4.2基于列生成技术的驾驶员调度方法 4.2.1基于列生成技术的算法框架 4.2.2主要求解策略 4.2.3案例计算
4.3基于改进列生成技术的驾驶员调度方法 4.3.1改进列生成法的总体思路 4.3.2三种加速策略 4.3.3案例计算
第5章驾驶员调度的邻域搜索方法 5.1基于问题特征启发式的2opt方法 5.1.1问题建模和2opt方法框架 5.1.2交换连接 5.1.3替换换班点 5.1.4增加班次 5.1.5案例计算 5.2基于大规模变邻域搜索的方法 5.2.1TOPSIS班次评价方法 5.2.2变邻域结构设计 5.2.3基于变邻域结构的算法框架 5.2.4案例计算 5.3基于灰关联分析的变迭代贪婪驾驶员调度方法 5.3.1GRAVIG方法的主要思想 5.3.2GRAVIG方法设计 5.3.3案例计算
第6章驾驶员调度的进化计算方法 6.1自适应进化驾驶员调度方法 6.1.1新的驾驶员调度问题模型 6.1.2目标班次数目的计算 6.1.3染色体定义 6.1.4AECS方法设计 6.1.5案例计算 6.2基于分布估计的驾驶员调度方法 6.2.1EDA求解驾驶员调度的主要思想 6.2.2班次结构的评价规则 6.2.3EDA算法设计 6.2.4案例计算 6.3基于灰关联分析的进化驾驶员调度方法 6.3.1灰关联分析班次评价方法 6.3.2EGRA算法设计 6.3.3案例计算 第7章驾驶员调度的扩展问题及其方法 7.1带中式用餐的驾驶员调度问题 7.1.1问题描述 7.1.2基于生成与选择的问题模型 7.1.3换班机会集的筛选与驾驶员班次集的生成 7.1.4案例计算 7.2带附加约束的驾驶员调度问题 7.2.1五类典型附加约束 7.2.2带附加约束的扩展集覆盖模型 7.2.3基于列生成的求解方法 7.2.4案例计算 7.3带时间窗的驾驶员调度问题 7.3.1含时间窗的驾驶员调度问题模型 7.3.2基于禁忌搜索的构造式求解方法 7.3.3案例计算 7.4车辆与驾驶员集成调度问题 7.4.1公交车辆和驾驶员调度问题 7.4.2基于*小费用流的公交调度的集成设计 7.4.3公交集成调度模型 第8章驾驶员调度的商用软件系统 8.1英国的驾驶员调度系统（TRACS Ⅱ） 8.1.1研发背景 8.1.2系统结构和主要功能 8.2我国的智能公共交通调度系统（iPTS） 8.2.1研发背景 8.2.2系统结构和主要功能 8.2.3应用案例 8.2.4系统特点 参考文献 索引 附录A英汉排序与调度词汇
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排序与调度丛书公共交通驾驶员调度 作者简介
作者沈吟东，留英博士，分别于武汉大学获学士和硕士学位、于英国利兹大学计算机学院获博士学位，并先后赴英国北伦敦大学和美国麻省理工学院（MIT）做访问学者。现任华中科技大学自动化学院教授、博士生导师，中国运筹学会常务理事，排序（调度）专业委员会副理事长，湖北省运筹学会副理事长，国家“十三五”规划重点图书《排序与调度丛书》副主编。主要研究领域是运筹与优化、公共交通优化调度与运营管理、人工智能、数据挖掘。特别在公共交通规划、调度和运营管理方面取得了重要创新成果与实际应用。先后承担6项国家级课题和一系列省部级课题，近期还编制和完成了海口、荆门、等6个城市的公共交通专项规划。出版英文版专著1部，在包括Transportation Research Part B等学术期刊上发表学术论文60余篇，部分研究成果已入编中国科协技术协会主编的《运筹学学科发展报告（2012-2013）》。2005年在夏威夷获得国际运筹学会（IFORS）颁发的“运筹学发展奖”，2014年在巴塞罗那获得国际运筹学会颁发的“运筹学发展奖”提名奖，以及获得2014年中国运筹学会科学技术奖“运筹学应用奖”，同时，还获得2014年湖北省科协“科技创新源泉工程”
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