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1 105
5.5.2 可达性指标2 107
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