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第1章 绪论1

1.1 研究背景1

1.2 研究目的和意义2

1.3 研究内容3

1.4 章节安排4

参考文献4

第2章 国内外相关研究综述6

2.1 最短路径问题6

2.1.1 最短路径问题及分类6

2.1.2 静态路网的最短路径问题6

2.2 时变路网的最短路径问题7

2.2.1 国外的研究现状7

2.2.2 国内的研究现状8

2.3 随机时变路网的最优路径问题9

2.4 车辆路径问题10

2.4.1 问题的定义及分类10

2.4.2 问题建模11

2.4.3 优化算法12

2.4.4 基准算例14

2.5 时变路网的车辆路径问题16

2.5.1 问题特点16

2.5.2 国外的研究现状17

2.5.3 国内的研究现状19

2.6 随机时变路网的车辆路径问题20

参考文献21

第3章 路网交通状态及路径行程时间分析29

3.1 路网交通状态的可预测性29

3.1.1 交通状态可重现性的度量29

3.1.2 上海内环高架路数据分析30

3.1.3 交通状态的可预测性36

3.2 路径行程时间的概率分布特征38

3.2.1 路径行程时间的概率分布38

3.2.2 上海高架路数据分析40

3.3 路径行程时间的可靠性44

3.3.1 基于统计指标的行程时间可靠性分析44

3.3.2 路径行程时间的时间序列特征48

3.3.3 路径行程时间的结构变点分析51

3.3.4 基于ARCH模型簇的行程时间可靠性分析53

3.4 本章小结57

参考文献58

第4章 随机时变路网建模与标定60

4.1 随机时变路网的表示60

4.1.1 时变路网60

4.1.2 随机时变路网62

4.2 随机时变路网的标定63

4.2.1 时变路网63

4.2.2 随机时变路网65

4.3 时变路网的路段时间依赖函数拟合65

4.3.1 拟合算法65

4.3.2 时间分段数71

4.3.3 拟合算法的比较79

4.4 本章小结81

参考文献81

第5章 时变路网的最优路径问题及算法84

5.1 时变路网的最优路径问题建模84

5.1.1 时变路网的定义84

5.1.2 时变路网的最优路径问题建模84

5.2 时变路网的最优路径算法85

5.2.1 改进Dijkstra算法85

5.2.2 基于欧氏距离的A算法86

5.2.3 改进A算法87

5.2.4 ALT算法88

5.2.5 全时段最优路径求解92

5.2.6 算法的优化策略92

5.3 实际路网测试算例93

5.3.1 测试方案93

5.3.2 算法性能93

5.3.3 拟合函数形式的影响96

5.3.4 最优路径与出发时刻的关系97

5.3.5 地标点对ALT算法的影响100

5.4 大规模网络测试算例101

5.4.1 测试方案101

5.4.2 算法性能102

5.4.3 地标点的数量对ALT算法的影响103

5.5 路网交通可达性分析104

5.5.1 可达性指标1105

5.5.2 可达性指标2107

5.5.3 可达性分析小结109

5.6 本章小结109

参考文献109

第6章 随机时变路网的最优路径问题111

6.1 随机时变路网建模111

6.1.1 随机时变路网定义111

6.1.2 随机一致性条件111

6.1.3 最优路径算法的符号定义112

6.2 最大最小鲁棒优化模型112

6.2.1 问题建模112

6.2.2 问题转换113

6.2.3 路径优化算法115

6.2.4 测试算例115

6.2.5 实际路网算例117

6.3 行程时间波动性最小路径问题119

6.3.1 问题建模119

6.3.2 问题转换120

6.3.3 路径优化算法122

6.3.4 测试算例122

6.4 基于最小违约时间的最优路径问题123

6.4.1 问题建模123

6.4.2 问题转换124

6.4.3 路径优化算法125

6.4.4 测试算例126

6.5 本章小结127

参考文献128

第7章 时变路网的车辆路径问题及构造算法129

7.1 问题建模129

7.1.1 问题描述129

7.1.2 符号定义130

7.1.3 问题建模131

7.2 构造算法132

7.2.1 最近邻算法133

7.2.2 Solomon插入法134

7.2.3 基于影响值的插入法136

7.2.4 前向启发式插入法137

7.2.5 测试算例138

7.3 局部搜索算法150

7.3.1 一条路径内部的局部搜索算法151

7.3.2 两条路径之间的局部搜索算法151

7.4 出发时刻的优化154

7.4.1 优化算法154

7.4.2 测试方案154

7.4.3 测试算例155

7.5 本章小结158

参考文献158

第8章 时变路网的车辆路径问题的亚启发式算法159

8.1 遗传算法159

8.1.1 染色体编码159

8.1.2 算法设计160

8.1.3 算法参数的确定163

8.1.4 初始种群的影响166

8.1.5 局部搜索操作的影响167

8.1.6 算法的收敛特性168

8.2 蚁群算法169

8.2.1 蚁群算法的基本原理169

8.2.2 算法设计170

8.2.3 算法参数的确定174

8.2.4 初始解的影响179

8.2.5 局部搜索操作的影响180

8.2.6 算法的收敛特性181

8.3 测试算例182

8.3.1 测试方案182

8.3.2 遗传算法与蚁群算法的比较183

8.3.3 Solomon基准算例185

8.3.4 大规模算例187

8.4 实际算例189

8.4.1 算例的构造189

8.4.2 测试方案190

8.4.3 算例的求解191

8.4.4 时间依赖函数的影响194

8.4.5 出发时刻的优化196

8.5 本章小结197

参考文献197

第9章 随机时变路网的车辆路径问题199

9.1 基于鲁棒优化的时变路网车辆路径问题建模199

9.1.1 符号定义199

9.1.2 数学模型200

9.2 算例分析202

9.2.1 算例构建202

9.2.2 测试方案203

9.2.3 STDVRP算例求解203

9.2.4 配送路径执行过程仿真207

9.3 本章小结213

参考文献213

第10章 路网的连通性分析214

10.1 面向连通性的路网分区214

10.1.1 面向连通性的片区划分方法214

10.1.2 深圳路网的片区划分216

10.2 区域连通代表性路径选择221

10.2.1 代表性路径的选择221

10.2.2 深圳路网的实证分析222

10.3 区域连通行程时间分析228

10.3.1 区域连通行程时间特征分析228

10.3.2 区域连通行程时间可靠性分析233

10.4 本章小结237

参考文献237

附录238

附录A 路网交通状态及路径行程时间分析238

附表A-1 第一类线圈的预测结果238

附表A-2 第二类线圈的预测结果241

附表A-3 第三类线圈的预测结果244

附录B 随机时变路网建模与标定246

附表B-1 差异序列法的拟合误差（原始数据：5min数据）246

附表B-2 Fisher二分法的拟合误差（原始数据：5min数据）247

附表B-3 Douglas-Peucker算法的拟合误差（原始数据：5min数据）249

附表B-4 分段线性最优拟合法的拟合误差（原始数据：5min数据）251

附表B-5 差异序列法的拟合误差（原始数据：15min数据）253

附表B-6 Fisher二分法的拟合误差（原始数据：15min数据）254

附表B-7 Douglas-Peucker算法的拟合误差（原始数据：15min数据）255

附表B-8 分段线性最优拟合法的拟合误差（原始数据：15min数据）256

附录C 时变路网车辆路径问题的构造算法259

附表C-1 NNC算法的计算结果及最优参数259

附表C-2 NNT算法的计算结果及最优参数261

附表C-3 NNCR算法的计算结果及最优参数263

附表C-4 NNTR算法的计算结果及最优参数265

附表C-5 Solomon插入法Ⅰ的计算结果及最优参数267

附表C-6 Solomon插入法Ⅱ的计算结果及最优参数269

附表C-7 Solomon插入法Ⅲ的计算结果及最优参数271

附表C-8 IMPACT算法的计算结果及最优参数273

附表C-9 FHI算法的计算结果及最优参数275

附录D 时变路网车辆路径问题的亚启发式算法277

附表D 基于上海实际路网的TDVRP算例277