公共自行车服务系统设计数学与应用数学专业本科毕业设计(DOC 28页)

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1、 本科毕业设计(论文)( 2016届 ) 题 目: 公共自行车服务系统设计 学 院: 数理与信息工程学院 专 业: 数学与应用数学专业 学生姓名: 学号: 指导教师: 职称: 教授 合作导师: 职称: 完成时间: 2016 年 4 月 10 日 成 绩: XX师范大学本科毕业设计(论文)目录一、诚信承诺书二、正文三、XX师范大学本科毕业设计(论文)任务书四、XX师范大学本科毕业设计(论文)文献综述五、XX师范大学本科毕业设计(论文)开题报告六、XX师范大学本科毕业设计(论文)外文翻译七、XX师范大学本科毕业设计(论文)指导记录八、XX师范大学本科毕业设计(论文)中期检查表九、XX师范大学本科毕

2、业设计(论文)作品(实物)验收单十、XX师范大学本科毕业设计(论文)结题答辩资格审查表十一、XX师范大学本科毕业设计(论文)结题答辩记录十二、XX师范大学本科毕业设计(论文)评审表XX师范大学本科毕业设计(论文)诚信承诺书本人郑重承诺:我承诺所呈交的毕业设计(论文)是本人在指导教师的指导下,按照学校和学院的有关规定,独立研究完成的。本人在毕业设计(论文)写作过程中恪守学术道德和学术规范,设计(论文)中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等,均已注明并列出了有关文献的名称、作者、年份、刊物名称和出版文献的出版机构、出版地和版次等内容,除此之外均为本人的观点和研究成果。如有违反,本人愿接受

3、处罚并承担一切责任。承诺人签名(手写): 年 月 日XX师范大学本科毕业设计(论文)正文目 录摘要1英文摘要11 引言 2 1.1 目标任务22 问题分析 32.1 问题一的分析3 2.2 问题二的分析3 2.3 问题三的分析33 模型假设与符号明 4 3.1 模型的假设4 3.2 符号说明44 问题一模型的建立与求解4 4.1 自行车分配模型4 每个租赁点归还车辆数的确定5 基于归还车辆数的自行车分配模型的建立与求解6 4.2 调度车调度模型7 各租赁点所需调度自行车数的确定7 基于一辆调度车的调度模型的建立8 基于优化的遗传算法的模型求解9 .1 遗传算法基本思想9 .2 优化遗传算法的基

4、本过程9 .3 单车调度路径结果10 多辆调度车的调度模型的建立115 问题二模型的建立与求解12 5.1 选址模型的建立12 Topsis模型简介12 租赁点方案评价体系建立12 Topsis模型建立12 5.2 模型的求解13 5.3 新增租赁点个数及放置车辆数的确定146 问题三模型的建立与求解16 6.1 基于归还车辆数的自行车分配模型的建立与求解16 6.2 多辆调度车的调度模型的建立177 模型的评价与推广20 7.1 模型的评价20 模型的优点20 模型的缺点20 7.2 模型的推广20参考文献20公共自行车服务系统设计数理与信息工程学院 数学与应用数学专业 指导老师:(教授)摘

5、要:本文是以西安市经济开发区公共自行车服务系统为背景的车辆分配调度优化问题和选址问题。本文分析了目前公共自行车的使用特征与问题,建立自行车分配模型、基于遗传算法的调度模型、Topsis选址模型等数学模型进行求解,对题中三个基本问题进行了全面综合的回答。 针对问题一:要保证调度平均耗时最少,则在每个时间段内调度车行驶时间和装卸自行车的总时间最少。基于经纬度求解出租赁点之间的实际车行距离和居民还车的概率。为减少装卸时间需尽量减少自行车调度幅度,故建立分配模型。基于分配方案得到每个点的调度车辆数,将原问题转化为了一个TSP问题。基于改进的遗传算法和基于“平均思想”的路径搜索算法建立了单车调度模型和多

6、车调度模型,并求得最优的调度平均耗时为128.17min。 针对问题二:为了扩大自行车租赁规模,首先对70个租赁点进行初步的筛选。本文构建Topsis选址评价模型,按租赁点的需求量、租赁点的扩散程度、租赁点到最近地铁站的最短距离、租赁点的自行车归还量四个评价指标,对70个租赁点进行先后排序。对于新增租赁点数目以及合适的放置车辆数目受到建设经费200万元的限制,故由此建立线性规划数学模型,确定新增租赁点数目为24个以及新增的车辆数目为800辆。 针对问题三:该问相当于是问题一的拓广,总的思想是先求出单车最优调度方案,再由多辆车共同完成此方案。在此我们基于改进的遗传算法和基于“平均思想”的路径搜索

7、算法建立多车调度模型,不断增加调度车的数目进行迭代计算,直至平均调度总时间小于150min。当调度车为3辆时平均最少调度时间为192.03min,当调度车为4辆时平均最少调度时间为147.14min,故最少需4辆调度车。关键词:车辆分配调度;遗传算法;Topsis选址评价模型;平均路径搜索算法Public bicycle service system design Tutor:Lv Xinzhong(College of Mathematics, Physics and Information Engineering,Mathematics and Applied Mathematics,Zh

8、ang Hangfei,12170145.)Abstract:This paper is based on the public bicycle service system of Xian City Economic Development Zone as the background of vehicle distribution scheduling problem and the location problem. This paper analyzes the current characteristics and existing problems of the use of pu

9、blic bike bicycle distribution model, based on genetic algorithm scheduling model, Topsis location model is used to solve the problem, on the question of three basic questions were comprehensive answer.In view of the problem one: to ensure that the scheduling average time consuming, at each time per

10、iod, the total time of the vehicle and the total time of loading and unloading are the least.First, based on the longitude and latitude calculated between each point of the actual rental car distance, then calculate the probability of the cars residents.In order to reduce the loading and unloading t

11、ime, it is necessary to minimize the extent of bicycle scheduling, so the allocation model is established.。The number of vehicles scheduling allocation scheme based on each point, the original problem is transformed to a TSP problem.Based on the improved genetic algorithm and based on the average thought path searching algorithm is built for a single scheduling model and multi vehicle scheduling model, and obtain the optimal scheduling average time for 128.17min.I

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