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| 編輯推薦： |
1.《交通运输系统优化模型与算法设计》针对交通运输领域中的一些经典问题，提供了模型优化和程序设计实现方法，系统介绍了各类优化类算法以及各种评价类算法。
2.《交通运输系统优化模型与算法设计》利用书中介绍的算法解决了运输问题中的经典问题，通过程序实现和实例分析，详细说明了这些算法的实用性。
3.《交通运输系统优化模型与算法设计》以交通运输组织中的经典问题为线索，通过构建简约数学模型加深对问题的认识，然后结合各类现代优化计算方法并辅以Matlab编程进行求解，可为拟从事该领域学习、研究的工作者提供一定的参考。
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| 內容簡介： |
《交通运输系统优化模型与算法设计》针对交通运输领域中的一些经典问题，提供了模型优化和程序设计实现方法，系统介绍了遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法和粒子群优化算法等优化类算法，以及层次分析法、数据包络分析、模糊综合评价法和灰色综合评价法等评价类算法，并利用这些算法解决了运输问题中的经典问题，通过程序实现和实例分析，详细说明了这些算法的实用性。全书共12章，第1、2章是后10章内容的基础，分别介绍了优化类和评价类算法的基本概念和运用，并给出程序实现。第3~12章主要选取公路、铁路运输方式中的典型问题，并针对这些问题进行算法选择和设计，详细介绍各个现代优化算法的实际应用。
《交通运输系统优化模型与算法设计》可作为交通运输学、数学、管理科学、计算机科学等相关专业的学生教材，也可供相关专业研究人员参考使用。
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| 關於作者： |
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陈皓，男，汉族，安徽怀远人，工学博士。2017年自西南交通大学交通运输与物流学院毕业，先后在西华大学和宜宾学院任讲师、硕士生导师。在国内外刊物发表论文二十余篇，主持参与各等级项目二十余项。目前主要从事交通运输与物流方向的教学与研究工作。
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| 目錄：
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前言
第1章优化算法基础
1.1算法相关概念介绍
1.1.1组合优化问题
1.1.2邻域相关问题
1.1.3计算复杂性
1.1.4启发式算法
1.2遗传算法
1.2.1遗传算法基本原理
1.2.2遗传算法关键步骤
1.2.3遗传算法Matlab程序实现
1.3禁忌搜索算法
1.3.1禁忌搜索算法基本原理
1.3.2禁忌搜索算法关键步骤
1.3.3禁忌搜索算法Matlab程序实现
1.4模拟退火算法
1.4.1模拟退火算法基本原理
1.4.2模拟退火算法关键步骤
1.4.3模拟退火算法Matlab程序实现
1.5蚁群算法
1.5.1蚁群算法基本原理
1.5.2蚁群算法关键步骤
1.5.3蚁群算法Matlab程序实现
1.6粒子群优化算法
1.6.1粒子群优化算法基本原理
1.6.2粒子群优化算法关键步骤
1.6.3粒子群优化算法Matlab程序实现
第2章评价方法基础
2.1层次分析法
2.1.1层次分析法基本原理
2.1.2层次分析法关键步骤
2.1.3层次分析法Matlab程序实现
2.2数据包络分析
2.2.1数据包络分析基本原理
2.2.2数据包络分析关键步骤
2.2.3数据包络分析Matlab程序实现
2.3模糊综合评价法
2.3.1模糊综合评价法基本原理
2.3.2模糊综合评价法关键步骤
2.3.3模糊综合评价法Matlab程序实现
2.4灰色综合评价法
2.4.1灰色综合评价法基本原理
2.4.2灰色综合评价法关键步骤
2.4.3灰色综合评价法Matlab程序实现
第3章旅客列车停站方案优化问题
3.1旅客列车停站方案问题描述
3.1.1旅客列车停站方案定义
3.1.2旅客列车停站模式
3.1.3旅客列车停站方案影响因素
3.1.4旅客列车停站方案设置原则
3.2旅客列车停站方案模型构建
3.2.1模型相关条件假设
3.2.2模型相关参数说明
3.2.3旅客列车停站方案优化模型
3.3旅客列车停站方案模型求解
3.3.1多目标转化
3.3.2遗传算法设计
3.4案例分析
3.4.1江湛城际铁路概况
3.4.2江湛城际铁路现行列车停站方案分析
3.4.3江湛城际铁路列车停站方案优化
第4章旅客列车始发方案优化问题
4.1旅客列车始发方案优化问题描述
4.1.1旅客列车始发方案定义
4.1.2旅客列车始发方案影响因素
4.1.3旅客列车始发方案设置原则
4.2旅客列车始发方案优化模型构建
4.2.1建模基础
4.2.2模型相关条件假设
4.2.3模型相关参数说明
4.2.4旅客列车始发方案优化模型
4.3旅客列车始发方案优化模型求解
4.3.1多目标转化
4.3.2模拟退火算法设计
4.4案例分析
4.4.1广州东站概况
4.4.2广州东站现行列车始发方案
4.4.3广州东站始发方案优化
第5章动车组运用方案相关问题
5.1动车组运用方案问题描述
5.1.1动车组运用方案概念
5.1.2动车组运用方案影响因素
5.1.3动车组运用方案编制原则
5.2动车组运用方案模型构建
5.2.1模型相关条件假设
5.2.2模型相关参数设置
5.2.3动车组运用方案模型
5.3动车组运用方案模型求解
5.3.1动车组运用方案网络模型构建
5.3.2动车组运用方案网络算法设计
第6章铁路客运站到发线运用优化问题
6.1铁路客运站到发线运用问题描述
6.1.1铁路客运站到发线运用问题概念
6.1.2铁路客运站到发线运用影响因素
6.1.3铁路客运站到发线运用原则
6.2铁路客运站到发线运用优化模型构建
6.2.1建模基础
6.2.2模型相关条件假设
6.2.3模型相关参数说明
6.2.4铁路客运站到发线运用优化模型构建
6.3铁路客运站到发线运用模型求解
6.4案例分析
6.4.1广州南站概况
6.4.2广州南站现行到发线运用方案
第7章运输组织评价
7.1中欧班列开行效益评价
7.1.1中欧班列开行效益评价体系
7.1.2郑州局中欧班列开行现状分析
7.1.3郑州局中欧班列开行效益DEA评价
7.2危险品道路运输风险评价
7.2.1危险品道路运输风险评价体系
7.2.2危险品道路运输风险现状分析
7.2.3危险品道路运输风险模糊评价
7.3公共交通票价方案评价
7.3.1公共交通票价方案评价体系
7.3.2渭南市公共交通票价方案仿真
7.3.3渭南市公共交通票价方案灰色评价
第8章出行行为分析问题
8.1居民出行行为概述
8.1.1居民出行行为内涵
8.1.2居民出行方式分类与特征比较
8.1.3居民出行方式选择的影响因素分析
8.2居民出行行为调查、预测及特征分析
8.2.1居民出行行为调查设计
8.2.2出行行为的需求预测理论
8.2.3出行特征调查统计分类
8.3居民出行行为选择理论及模型基本原理
8.3.1随机效用理论
8.3.2期望效用理论
8.3.3前景理论
8.3.4后悔理论
8.3.5非/半补偿模型
8.4居民出行方式选择模型
8.4.1城市居民出行方式选择决策依据
8.4.2居民出行效用函数构建
8.4.3出行效用函数
第9章动态路径选择优化问题
9.1路径算法概述
9.1.1路径问题的提出
9.1.2路径问题的算法分类
9.2动态路径选择常用方法分析
9.2.1遗传算法在路径选择问题的设计
9.2.2神经网络算法在路径选择问题的设计
9.2.3蚁群算法在路径选择问题的设计
9.2.4A*算法在路径选择问题的设计
9.3动态路径选择常用方法评述
9.3.1遗传算法评述
9.3.2神经网络算法评述
9.3.3蚁群算法评述
9.3.4A*算法评述
9.3.5算法比较
第10章公交线网优化问题
10.1公交线网优化的意义
10.2公交线网优化的基本原则
10.3公交线网优化的影响因素
10.4公交线网优化的目的
10.5公交线网优化的目标函数
10.6公交线网优化的约束条件
10.6.1单条路线的约束条件
10.6.2线路网络的约束条件
10.6.3公交系统的约束条件
10.7公交线网优化的数学模型
第11章配送路线优化问题
11.1配送路线优化概述
11.2物流配送问题
11.2.1旅行商问题
11.2.2多旅行商问题
11.2.3多回路运输问题
11.3配送系统规划问题
11.3.1配送路线和时刻表的制定原则
11.3.2配送路线和时刻表的制定方法
11.4节约里程法的路线优化
11.4.1节约里程法的适用条件
11.4.2节约里程法的应用步骤
11.4.3节约里程法实例
第12章城市公共交通系统综合评价问题
12.1城市公共交通系统概述
12.2城市公共交通系统综合评价的目的与原则
12.2.1评价的目的
12.2.2评价的原则
12.3城市公共交通系统综合评价体系
12.3.1评价指标的设置原则
12.3.2评价指标的设置功能
12.3.3评价指标体系的确定
12.3.4评价指标体系的校验
12.4综合评价体系的权重设计
12.4.1主观赋权法
12.4.2客观赋权法
12.4.3综合集成赋权法
12.5综合评价体系的建模机理
12.6城市公共交通系统的评价结果分析
12.7对策分析研究
参考文献
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| 內容試閱：
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“一门学科只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。”
交通运输组织学是一门贯穿于交通运输生产全过程的学科，内容包括铁路运输的车站工作组织、列车开行方案、列车停站方案、列车始发方案、列车运行图、动车组周转、乘务计划以及公路交通的出行行为选择、公交线网优化、配送线路优化等。要实现交通运输一系列作业过程的安全、高效组织，离不开运筹学与化理论的指导。针对交通运输组织中的经典问题，诸如列车开行方案、列车停站方案、列车始发方案等，现有的交通运输专业课程侧重于操作原理和处理方法上的讲解，而对于组合优化问题，并在此基础上采用模型构建、算法设计等运筹学原理求解的内容涉及较少。作为一线教职人员，笔者深刻体会到，从自然科学层面的角度去总结、归纳、求解交通运输工程技术问题，可以充分帮助学生加深对交通运输组织这门学科的理解。因此，结合自己多年从事该领域的研究经历与心得体会，以交通运输组织中的经典问题为线索，通过构建简约数学模型加深对问题的认识，然后结合各类现代优化计算方法并辅以Matlab编程进行求解，可为拟从事该领域学习、研究的工作者提供一定的参考。当然，交通运输组织是一门融合多个维度知识的交叉学科，具有涉及面广、技术性强的特点，难以通过一本书的学习就能领会该领域数学建模与算法设计的精髓，笔者只希望通过本书的描述，可以提供给读者一种解决该领域问题的思路与方法。
本书共分四个部分，分别对优化算法基础、评价方法基础、旅客运输组织经典问题建模求解以及公路客货运问题建模求解进行详细分析与阐述。
部分（第1章）：优化算法基础。
该部分内容主要包括遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法和粒子群优化算法等常用现代优化计算方法的原理和流程介绍，并通过Matlab程序实现，为读者在后续交通运输优化问题中进行算法设计提供理论基础。
第二部分（第2章）：评价方法基础。
交通运输系统优化模型与算法设计目录该部分内容主要包括层次分析法、数据包络分析、模糊综合评价法和灰色综合评价法等常用现代综合评价方法的原理和流程介绍，并通过Matlab程序实现，为读者提供交通运输评价问题方面的理论基础。
第三部分（第3~7章）：旅客运输组织经典问题建模求解。
该部分内容系统性地介绍了铁路运输组织中的几个经典优化问题及评价问题，通过对不同问题构建数学模型和设计算法，并提供具体案例及详细的求解过程，为读者了解和解决该类问题提供参考素材。
第四部分（第8~12章）：公路客货运问题建模求解。
该部分内容主要系统性地介绍了公路客货运输中的几个经典优化问题及评价问题，包括出行行为、动态路径选择优化、公交线网优化及配送路线优化等。通过对不同问题构建数学模型和设计算法，为读者了解和解决该类问题提供参考素材。
《交通运输系统优化模型与算法设计》可作为高等学校交通运输类本科生与研究生的学习资料，也可为从事运输工作的人员提供参考。
由于编者水平有限，在行文及编程代码细节方面难免存在不当和疏漏之处，敬请各位专家及读者批评指正。
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