一、基因学习算法及其在集合覆盖问题中的应用（论文文献综述）
田歌[1]（2021）在《基于视觉影像的森林可燃物普查流式子模集合覆盖研究》文中进行了进一步梳理对于大面积的自生林和野生林,需要有效地检测具有代表性的可燃物区域,进行针对性的火警监测。当前森林可燃物普查的有效手段是通过飞行器拍摄获取森林影像数据集,但获取的数据集庞大,需要从中选出具有代表性的可燃物区域进行监测,同时也会带来数据处理复杂的问题。从数据集中选择小部分代表性数据的问题可以称其为数据摘要问题,而数据摘要问题常通过传统子模集合覆盖方法来解决。数据集庞大造成的计算复杂则可通过引入流式算法解决。基于此,本文将流式算法与子模集合覆盖算法相结合,并使所选出的特征集合在数据集元素的变化时可以保持稳定性。本文的主要工作如下:（1）提出了一种流式算法的近似子模集合覆盖的S-SSC算法。本文将具有庞大数据集中选择小部分具有代表性元素的问题,归纳为数据摘要问题,并采用子模集合覆盖的方法来解决。但子模集合覆盖算法对元素的顺序性选择方案不能很好地扩展到大数据集。因此,本文将流式算法引入数据集合的子模集合覆盖中,并通过指针跳跃算法简化子模集合覆盖问题的求解,以减少其通信的复杂度。实验表明,流式近似子模集合覆盖算法在支配集和顶点覆盖问题中与随机选择相比较,在覆盖效果上分别提升了约18.2%和32.4%。（2）提出了一种具有鲁棒性判断的流式子模集合覆盖的SR-SSC算法。针对集合中部分元素发生变化亦或是集合中的某些元素被移除的情况,希望选出的集合仍保持其稳定性和代表性。本文在流式子模集合覆盖算法的基础上,加入鲁棒性判断,使其抗干扰性增强,并将该算法的边界和通信的复杂度与之前算法比较。实验表明,流式鲁棒子模集合覆盖算法不仅能避免对大量的内存进行访问,而且在删除部分元素之后,集合稳定性比起流式近似的子模集合覆盖算法提高了10%以上。（3）森林可燃物普查的流式鲁棒子模集合覆盖算法应用。本文方法亦可应用于森林可燃物火灾预警的传感器布局方案中。本文通过无人机拍摄的森林图像数据集进行实验,选出植被覆盖率大于90%以上的区域,可以作为重点地区来布置传感器和火警监测。
郑惠丹[2]（2021）在《基于多目标粒子群算法的巨项目施工现场微型消防站选址优化研究》文中指出巨项目施工现场的合理布置是开展施工活动的前提和基础,其布置受施工组织设计、机械设备、消防安全、文明施工等多方面的因素影响,因此在实际布置过程中应全盘考虑。在巨项目施工现场内,由于施工过程中参建单位复杂、消防设施配备不齐全、消防安全管理制度和应急救援制度不完善等因素给施工现场的消防安全管理带来了很大的困难。与此同时,由于巨项目施工现场建设单元和临时用房数量较多,一旦发生火灾事故,由于“多米诺效应”,其后果会急剧增加,从而造成严重的施工人员伤亡和财产损失,并在社会上引起强烈反响。因此对巨项目施工现场微型消防站进行选址优化研究,是巨项目施工现场消防安全管理的重要保障。为提高巨项目施工现场消防救援能力,针对施工现场区内微型消防站的选址优化问题,论文在借鉴国内外现有的关于城市消防站选址研究成果的基础上,提出了以火灾风险评估为基础的微型消防站选址优化方法。该方法首先分析施工现场火灾事故和巨项目施工现场火灾特点,从众多火灾风险评估方法中筛选出能够客观反映巨项目施工现场火灾风险状况的评估方法:Fine Kinney方法,从而评估出施工现场内各建设单元和临时用房的火灾风险等级结果。然后基于多目标优化理论,选用集合覆盖模型,并结合影响微型消防站选址的距离因素、时间因素、经济因素和覆盖率因素,建立巨项目施工现场微型消防站选址优化模型。该模型通过最小化消防站的建设费用、运营费用和区域内总的事故损失费用确定消防站的数目,结合Fine Kinney方法计算的火灾风险等级结果,考虑不同风险级别的需求点具有不同的响应时间和响应距离。其次选用多目标粒子群算法智能优化算法求解该模型,得到一组从Pareto最优解。最后基于三角模糊数的TOPSIS法从Pareto系列解中选出最佳选址方案。该模型基于多目标优化理论,并将Fine Kinney火灾风险评估和影响消防站选址的因素结合,优化了巨项目施工现场微型消防站的选址研究,完善施工现场内的消防安全管理体系,通过实际案例验证了该方法对巨项目施工现场微型消防站优化选址的可行性和优化性。
史麒豪[3]（2020）在《社交网络影响力传播模型与应用研究》文中认为快速发展的社交网络为信息交流分享提供了新途径。随着各类在线社交网络应用的兴起,社交用户交互行为与信息传播呈现爆发性增长。基于影响力（influence）的传播模型也因此成为了近年的研究热点并在推荐系统、电子商务中得到广泛应用。典型应用包括基于口碑效应的病毒式营销（viral-marketing）,为社交网络上的产品推广选择若干个具有较大影响力的用户,通过激励（比如提供免费适用产品）,促进他们在好友圈中推广产品,达成提升销售的目的。这个过程对应着影响力最大化问题,即从n个社交用户中找到达成最佳影响力扩散的k个用户（种子节点集合）。在过去的十多年中,独立级联与线性阈值模型在影响力最大化问题中得到广泛应用,对应的模型最优解近似比以及算法时间复杂度也得到了充分论证。当前该领域的主要研究工作是结合实际应用场景研究影响力最大化,并设计相应的高效求解算法。本文的主要工作就是研究三个典型应用场景的影响力传播问题:1.基于地理位置信息驱动的影响力最大化问题:现有的影响力最大化的工作选择社交网络中极具影响力的节点作为种子节点,来触发广泛的在线影响力传播。然而,这种用户驱动的影响力传播模式将影响力最大化问题的应用局限在了纯线上的场景。随着虚拟世界与现实世界之间的互动越来越频繁,用户的线上社交行为也越来越受到他们线下行为的影响。当需要在线下活动举办中考虑如何引起线上的影响力传播时,现有这些工作就无法提供有效的参考。本文从线下线上交互的角度考虑,定义了一个由地理位置驱动的影响力最大化问题（LDIM:location-driven influence maximization）:给定一笔预算来举办线下活动,如线下营销活动或是为选举而进行的街头演说,怎样决定最优的举办位置以及举办的时长,从而获得最大的线上影响力传播。2.全局性预算敏感的影响力最大化问题:大部分现有的影响力最大化问题的研究通常都采用一个共同的假设:选择任何一个用户节点作为种子节点都产生相同的花费。然而,在现实中这个假设很少成立。因为通常来说,往往会需要付出更昂贵的价格才能让一个巨有更大影响力的人来作为种子节点来发帖。相反,说服他转发一个帖子很可能只需要较小的花费。基于这种现象,本文考虑同时选择种子节点（发帖）与推动节点（转发）,并定义了全局性预算敏感的影响力最大化问题（HBIM:holistic budgeted influence maximization）。给定每个节点的发帖与转发报价,HBIM问题致力于用给定的预算来更加灵活地求得一个种子节点（发帖）与推动节点（转发）的配置从而使得影响力传播得以最大化。3.动态的负面影响力阻断问题:在一个网络化的系统之中,不可避免的会出现负面影响力的传播。这些恶意的负面影响力传播如果不加以控制,必然会带来严重的个人生命财产安全问题乃至造成社会动荡。因此,学界与业界开始关注与影响力最大化相反的一个问题:影响力阻断。当前关于影响力阻断（IB:influence blocking）问题的研究通常都采用单次选择的形式:一旦观察到负面影响力的传播,就立刻用完所有的预算来选择免疫节点。这种形式有两个缺陷。首先,没有针对紧急状况的出现预留措施因而很可能导致产生极大的损失。其次,可以不用继续免疫那些不会带来更多遏制负面影响力贡献的点,以避免产生不必要的花费。考虑到以上两点,本文提出了动态的影响力阻断（AIB:Adaptive Influence Blocking）问题。AIB问题旨在通过动态的选择免疫节点来最小化负面影响力的传播。每一次在当前时间戳对免疫节点的选择都依赖于对过去所有时间戳里负面影响力传播结果的观测。对于以上三个问题,本文给出了它们对应的精确数学形式描述,并在分析其求解难解性的基础上,分别对应的设计了高效可靠的近似求解方法,构建合理的数据结构来设计高效的实现算法。通过大量的理论分析,本文证明了所有提出方法可以取得的理论近似效果保证,误差边界以及理论上的平均时间复杂度。对于以上三个工作,本文都在真实数据集上进行了大量的模拟实验,实验的结果分析验证了本文提出算法的有效性与高效性。本文工作结合社交影响力传播实际场景,提出并解决三个典型实际应用问题。基于本文所提出的研究框架,有望解决更多的影响力传播应用问题,并对相关的学界与业界研究工作带来更多的启发,引出进一步探索方向。
叶泽州[4]（2020）在《基于微服务架构的加氢站选址系统设计与实现》文中指出由于传统能源的不可再生性,寻找新的替代能源尤为紧迫。氢能源能够缓解能源供应危机,许多国家和地区对氢能源的利用展开了研究。在氢能源汽车的推广之前,需要建成一定规模的加氢站网络。由于加氢站的建设成本较为高昂,建成后应当确保足够的车流量以便回收成本,因此建设合理的加氢站网络对氢能源的开发和利用尤为重要。现有研究能够解决加氢站在特定地区的选址问题,但仍存在一些不足,例如选址目标较为单一,未能针对选址地区的加氢需求及加氢站候选站点进行分析等。为了对现有研究存在的不足进行补充,为加氢站选址的分析与决策提供必要的支持,本文旨在设计和实现一个考虑多种选址因素的加氢站选址系统。该系统集成了与加氢站选址相关的数据,支持对选址地区进行建模分析,分析地区加氢需求的分布及加氢站候选站点的分布。系统设计支持多种模型的选址算法,对于各选址模型,系统能够结合其他选址目标进行评估及横向比较。本文介绍了加氢站选址相关的研究背景及意义,结合国内外研究现状分析系统的可行性,并按照软件工程的要求对系统进行需求分析。系统需要解决的关键问题包括地区建模分析和支持多种模型的选址算法设计。通过地区建模设置选址模型的数据输入,并综合分析地区加氢需求的分布及加氢站候选站点的分布,然后结合加氢站候选站点对不同地区的覆盖程度明确加氢站优先建设的地区,并区分加氢站候选站点建设的优先级。在此基础上基于遗传算法设计加氢站选址算法。首先采用贪心策略限定选取范围,然后将突变设置为必然事件增大随机性,接着采用精英选择策略结合定向突变加快收敛,并采用多线程机制扩大搜索范围。在解决系统的关键问题之后进行加氢站选址系统的总体设计,系统各个模块的耦合程度不宜过高,应当支持关键模块的快速升级及扩展,而传统的单体分层架构无法很好地支持这些特性,因此基于微服务进行系统的架构设计。在完成系统总体设计的基础上对系统关键模块进行详细设计,然后针对系统各个模块的功能进行测试,最后对论文的工作进行总结,并指出系统存在的不足以及未来改进的方向。
韩巍松[5]（2020）在《基于时空网络的城市轨道交通乘务排班模型研究》文中进行了进一步梳理乘务排班计划是城市轨道交通运营管理的核心内容。良好的乘务排班计划可以提高司机生产率,降低企业运营成本,提高城市轨道交通运营管理精细化水平。本文结合我国城市轨道交通的运营规范与特点,以及全自动驾驶技术的引入对传统计划编制带来的影响,构建了具有泛用性的乘务排班优化模型,设计了相应的混合启发式算法进行求解,并对计算结果进行评价与分析。论文主要研究内容如下:（1）以城市轨道交通乘务排班计划为研究对象,以缩短乘务员总等待时常为优化目标,在归纳城市轨道交通乘务排班计划相关内容基础上,阐述新型驾驶模式对乘务计划带来的影响,分析优化问题中的组成要素与影响因素。为构建模型提供理论基础。（2）选择时空网络模型对问题进行建模,以点-弧的形式将乘务任务间的关系拓扑到时空网络中。将模型中出退勤点与以往绑定的车场分离,转变为灵活的虚拟点,使得模型可以同时适用于传统与全自动驾驶模式下的排班问题。在考虑了相关法律法规与运营规则带来的约束的基础上,建立了以总等待时间最少为主目标,乘务人数和走行时间为惩罚函数的多目标优化模型。（3）结合本文乘务排班模型的特征,采用粒子群遗传混合算法对问题进行求解。在阐述算法流程的基础上,对算法的编码、初始解生成、交叉与变异等具体步骤进行了设计,并利用Matlab平台完成算法程序的编写。（4）结合上海地铁X线实际案例,进行算例分析。在对现实数据进行预处理的基础上,模拟全自动驾驶模式下的排班问题,对问题同时使用粒子群、遗传算法与混合算法进行计算。计算结果表明优化模型与混合算法的实用性与有效性,为城市轨道交通乘务排班计划编制提供了有意义的参考。
王洋[6]（2020）在《施工现场设施动态布局优化问题的新型启发式算法》文中研究表明施工现场设施动态布局工作的科学性和合理性直接关系到项目成本等目标的实现。目前对施工现场设施动态布局优化问题的研究多通过启发式算法进行,但启发式算法具有随机性,其每次运行获得的最优解不一定相同（不稳定）,现有启发式算法在全局最优解获取的稳定性上仍有较大的改进空间。本文根据现代工程项目的实际背景和意义提出了施工现场设施动态布局优化的重要性,通过对问题国内外研究现状的分析,提出了应用新型启发式算法来稳定高效地解决施工现场设施动态布局优化问题。针对涉及设施较多的施工现场设施布局优化问题,本文首先将该离散型变量优化问题转换为高维空间的随机抽样问题,进而利用过渡马尔可夫链蒙特卡罗方法的思想,提出了一种稳定高效的全局优化启发式算法。与针对连续型高维概率密度分布函数进行随机取样的原始过渡马尔可夫链蒙特卡罗方法相比,本文提出的新型启发式算法的框架基础需从概率密度分布函数转变为概率分布函数,进而需在马尔可夫链状态点的产生方法上进行修正,以适应离散型变量优化问题的不同特性。文章的具体研究内容及结论如下:（1）对施工现场设施动态布局进行了系统分析,介绍了施工现场设施动态布局的依据与原则、设施布局的范围及内容和设施动态布局方法;阐明了临时设施在不同施工阶段的动态布置特点,为下文中建立数学模型及提出针对该问题的新型启发式算法奠定了基础。（2）根据施工现场设施动态布局优化问题的基本假定,对影响该优化问题的约束条件和目标函数进行分析,并以二次集合覆盖问题模型为基础建立了施工现场设施动态布局优化问题的数学模型。（3）对施工现场设施动态布局问题的常见优化方法进行了分析,结合常见优化算法存在优化结果不稳定、搜索效率低的缺点,对过渡马尔可夫链蒙特卡罗方法进行相应改进,提出了针对施工现场设施动态布局优化问题的新型启发式算法;并设计了新型启发式算法处理该优化问题的详细步骤。（4）将新型启发式算法应用于一个典型实际案例进行验证分析,并将其与遗传算法的优化结果进行对比。结果显示,通过本文提出的新型启发式算法优化后设施动态布局方案的目标函数相较于优化前产生了显着降低;与目前应用较广的遗传算法相比,新型启发式算法在全局最优解的获取稳定性上有较大改进。文章率先提出利用基于过渡马尔可夫链蒙特卡罗方法的新型启发式算法来解决施工现场设施动态布局优化问题,对研究过程中得出的结论做了详细的总结,并对新型启发式算法在施工现场设施动态布局优化问题领域的未来做了些许展望,对类似的施工现场设施动态布局优化问题具有一定的参考借鉴意义。
张敏[7]（2020）在《中铁快运物流总包运输方案编制关键技术研究》文中提出在当前经济发展形势下,生产加工型企业为快速响应客户个性化的供货要求,同时降低运营成本,倾向于将物流需求外包给第三方物流企业,与此同时,对物流企业的服务效率与质量提出了更高要求。中铁快运作为我国铁路运输的主要力量,在激烈的市场竞争环境下,必须充分发挥铁路运输运量大、成本低、安全可靠的优势,积极发展多式联运,不断提高运输效率和服务质量,为用户提供一体化、个性化服务,才能赢得更多市场机会。目前,中铁快运基于“干线运输+仓储+区域配送”的理念,推出了以铁路运输为主、公路运输为辅的多式联运物流总包业务,为生产加工型企业提供一体化的综合物流解决方案。但现有方案设计主要集中在干线运输组织方面,在两端的接取、配送等方面缺乏有效的方案支撑,难以提供给客户整体方案和运输时效保证。同时,在编制物流总包业务运输方案的过程中,主要以人工经验为主,没有形成一套科学、标准、自动的方案编制方法,严重制约了企业发展。针对以上问题,本文就中铁快运物流总包运输方案编制问题进行了深入研究,主要包括以下几方面的内容:（1）分析了物流总包运输的特点,在此基础上将物流总包运输方案编制问题拆分成物流网络规划问题和可行径路搜索两个关键问题,提出了物流总包运输方案的编制思路。（2）在分析集运车站、疏运车站和仓库间的覆盖关系的基础上,建立了以物流网络总费用最小为目标,单指派下的基于集合覆盖问题的物流网络规划模型。（3）构建了物流总包中行包车站评价指标体系,利用主成分分析-聚类两阶段方法确定了行包车站发展等级划分方案,利用k-means聚类方法确定了行包车站区域划分方案,给出了集运车站、疏运车站和仓库的备选集生成方法。（4）设计了遗传算法对提出的物流网络规划模型进行求解,并利用贪婪思想和遍历算法验证了算法的有效性,基于疏运车站、仓库的配送半径和固定成本进行了敏感性分析。（5）在构建行包运输服务网络的基础上,给出了基于A*算法的站间可行径路搜索算法,并通过算例分析验证了网络规划模型和路径搜索算法的有效性。
曾令太[8]（2020）在《考虑紧迫度的城市公交车辆应急救援设施动态选址研究》文中研究说明城市公共交通因其高效、绿色、经济等优点作为解决城市出行问题的有力工具,公共交通系统在不断地发展和扩大覆盖范围,但随着公交运营网络日趋扩展和公交车辆的不断增加,不可避免的公交车辆故障及事故所带来的问题也更加突出,不仅影响了城市公共交通的服务水平,还降低了道路通行能力,造成局部路段拥堵,甚至造成拥堵连锁效应。目前,我国城市公交车辆救援设施选址规划不能满足应急救援的需要,城市公交车辆的救援设施仍以位于市郊的公交保养厂为主,救援设施单一,对应急事件的响应时间长,救援效率低下。本文通过对公交车辆救援体系的研究和科学合理布设应急救援设施,缩短公交救援响应时间,提高公交救援效率,对于提升公交服务水平、保障社会效益有着重要的意义。本文全面分析了公交救援系统的主要内容,故障分析,救援流程等,指出了现有救援体系的不足之处,即公交救援设施选址不能满足现有公交运营网络的应急救援需求,距离需求点较远,救援效率低,救援响应时间长导致道路通行能力损失,救援供给与需求不匹配,同时实施成本较大,突出了科学合理设置公交救援设施的重要意义。本文通过分析现有城市公交车辆救援设施布局不足和实际救援需求特点,设置了两种不同功能定位的应急救援设施。在考虑救援需求的紧迫度的基础上,利用路阻函数计算不同交通流量情况下的路段通行时间,建立了在满足最低覆盖率的条件下,以高峰和平峰时段内覆盖需求最大、平均救援时间最短、实施成本最低为目标的两阶段多目标覆盖模型,并分别考虑了有无容量限制两种情况。采用分层序列法和遗传算法对其进行求解,并以四川省内江市为例阐述了模型的应用方法和求解过程,验证了选址模型和算法的有效性和可行性,具有实际应用价值,为决策者在需求随时间变化的情况下和不同目标下的公交救援设施选址提供了相关依据。
刘敬[9]（2020）在《网上零售订单分配与物流配送路径优化研究》文中提出近年来,随着电子商务的快速发展,以淘宝、京东等电商主体为代表的电子交易模式开始盛行,网络购物逐渐普及。在网上零售给人们的日常生活带来极大便利的同时,客户数量多、位置分散、单个订单包含商品数量多、品类多等特点,使得网上零售从接收订单到将包裹送达客户手中的过程愈发复杂。在已有的商品库存配置下,由于有限的仓库商品库存数量、较长的补货时间,往往会导致一个订单被拆分至多个仓库履行,从而增加了物流配送成本和客户扰动。物流配送作为网上零售订单履行的末端环节,由于其在所有物流活动中占成本比重最大,对其进行合理规划成为提高企业效益的关键。订单分配与物流配送是订单履行的两个核心问题,两者之间相互影响,相互制约,订单分配结果的好坏直接影响后续物流配送的成本,因此在订单分配时考虑由客户位置决定的运输成本以推进后续的物流配送活动。以实现科学拆分为目标的订单分配和以减少资源消耗为目标的物流配送问题已成为网上零售生存和发展的关键环节和急迫任务。本文针对网上零售企业的订单履行作业流程,重点研究客户订单到达系统平台后订单在仓库间的分配以及包裹出库后的物流配送活动,从降低企业成本角度出发,按照“理论介绍→问题分析→方法求解→算例验证”这一研究思路,建立订单科学分配、配送合理规划的优化方法。具体内容如下:（1）根据网上零售订单的特性,从整体角度出发,梳理了订单履行作业的重要环节,并归纳总结了订单拆分原因、订单分配策略和物流配送相关理论,根据订单履行流程和订单拆分特点,对网上零售订单分配和物流配送问题的影响因素、复杂性进行分析。（2）网上零售订单分配模型的构建和求解。考虑到以拆单率最小为目标的订单分配方式可能会导致后续配送成本的增加和配送时间上的延迟,以及实际生活中客户位置越远,配送成本越高的特点,在订单分配时选取从物流成本角度出发,以最小化运输成本、拣货成本和包装成本为目标,建立以订单商品数量、仓库库存容量为约束的订单在多仓库间的分配模型,并使用分支定界法对订单分配模型进行求解。（3）网上零售物流配送车辆路径问题优化模型的构建和求解。在得到订单分配方案的基础上,对各个仓库到客户的物流配送车辆路径方案进行优化。由于每个仓库分摊到的订单已知,所服务的客户已知,因此可视为单配送中心车辆路径优化问题,并选取最小化配送成本为优化目标,构建带时间窗的电动物流车车辆路径问题优化模型。在此基础上,使用遗传算法进行车辆路径方案的优化。（4）算例分析和灵敏度分析证明模型和算法的有效性。结果表明,本文提出的订单分配策略和物流配送优化方法可快速求解网上零售订单分配和配送问题,提高了订单履行作业的效率和经济效益。本项研究可为网上零售企业实现订单合理拆分、配送合理规划提供解决思路,为网上零售订单分配和物流配送的优化提供决策支持,有助于降低网上零售企业的物流成本,提高订单分配和物流配送的经济性。
郑昌立[10]（2020）在《基于UVM的仿真用例集约简技术研究》文中研究说明随着各种新型技术如人工智能,5G通信,图像处理等的发展,各应用场景中对底层的芯片技术的要求越来越高,电路的设计也变得越来越复杂。芯片的开发速度和成本是项目中的关键因素。在整个芯片项目中,回归测试是一项反复进行需要耗费大量资源的工作,用例集会被反复执行用于确保设计的的正确性,会造成很大的测试运行代价。在保证测试完备性基础上提高效率优化用例集是当前的研究热点之一。其中,主流的技术有测试用例集约简,测试用例排序,测试用例选择。本文对用例集约简技术进行研究,主要工作如下:本文基于实际的项目,设计实现了基于UVM的仿真验证平台。为保证功能覆盖点全部覆盖,先制定用例计划,然后以验证语言实现了用例,形成完整的用例集,用以后续实验。本文通过分析调研有关用例集的约简优化技术,并结合其特性,把该优化问题建模为集合覆盖模型,提出用于求解问题的Memetic算法。算法中设计了遗传算法和差分算法混合的全局搜索策略以加强全局搜索能力,并对其中各个算子进行改进,以禁忌搜索算法为基础设计适合的局部搜索策略,避免陷入局部收敛。然后设计适应度函数用于评估个体,对初始化种群中的不可行解利用贪心策略进行修正。然后对用例集仿真,确保覆盖率达到目标后,收集形成统一的覆盖率库。之后把标准遗传算法和本文提出的Memetic算法分别用以约简用例集,以用例集规模,用例集仿真时间,算法收敛速度等为参考对比各算法运算结果,本文提出的算法约简得到的用例集规模更小,仿真运行时间更少,算法收敛速度更快。
二、基因学习算法及其在集合覆盖问题中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基因学习算法及其在集合覆盖问题中的应用（论文提纲范文）
（1）基于视觉影像的森林可燃物普查流式子模集合覆盖研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 涉及领域的研究现状 |
| 1.2.1 子模集合覆盖研究现状 |
| 1.2.2 流式算法研究现状 |
| 1.3 研究工作及结构安排 |
| 1.3.1 研究工作 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 第2章 子模集合覆盖与流式算法模型 |
| 2.1 子模集合覆盖的贪婪算法 |
| 2.1.1 集合覆盖 |
| 2.1.2 贪婪集合覆盖算法 |
| 2.1.3 近似因子 |
| 2.2 解决大规模数据集的流式算法 |
| 2.2.1 流式算法的产生 |
| 2.2.2 流式算法模型和基本技术 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于S-SSC流式算法的近似子模集合覆盖研究 |
| 3.1 问题描述 |
| 3.2 子模集合覆盖问题的简化 |
| 3.3 流式子模集合覆盖的近似算法 |
| 3.4 结果分析 |
| 3.4.1 WebGraph数据集 |
| 3.4.2 支配集问题 |
| 3.4.3 顶点覆盖问题 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 SR-SSC流式鲁棒子模集合覆盖算法的图集研究 |
| 4.1 流式子模集合覆盖算法的应用限制 |
| 4.2 流式鲁棒子模集合覆盖算法 |
| 4.3 算法性能分析 |
| 4.3.1 单次遍历算法的下界 |
| 4.3.2 鲁棒性分析 |
| 4.4 结果分析 |
| 4.4.1 实验概述 |
| 4.4.2 支配集问题 |
| 4.4.3 顶点覆盖问题 |
| 4.4.4 鲁棒性测试 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于SR-SSC算法的森林可燃物检测 |
| 5.1 森林可燃物检测 |
| 5.1.1 研究区域与数据源 |
| 5.1.2 提取植被像素 |
| 5.1.3 数据集处理 |
| 5.2 结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于多目标粒子群算法的巨项目施工现场微型消防站选址优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 选题背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 巨项目研究现状 |
| 1.2.2 火灾风险评估方法研究现状 |
| 1.2.3 消防站选址研究现状 |
| 1.2.4 多目标优化在选址中的应用研究现状 |
| 1.3 文献评述 |
| 1.4 研究内容 |
| 1.5 研究方法及路线 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 研究路线 |
| 1.6 创新点 |
| 2 论文研究的有关概念界定及理论基础 |
| 2.1 论文研究相关概念 |
| 2.1.1 巨项目 |
| 2.1.2 微型消防站 |
| 2.1.3 火灾风险评估 |
| 2.2 论文研究相关理论方法 |
| 2.2.1 定位-配给模型 |
| 2.2.2 多目标优化理论及其相关概念 |
| 2.2.3 基于三角模糊数TOPSIS法基本原理 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 巨项目施工现场火灾分析及风险评估 |
| 3.1 建设项目施工现场火灾事故分析 |
| 3.1.1 建设项目施工现场火灾事故致因分析 |
| 3.1.2 建设项目施工现场火灾事故发生区域分析 |
| 3.2 建设项目施工现场火灾特点分析 |
| 3.2.1 在建工程自身状况呈现出的火灾特点 |
| 3.2.2 在建工程消防管理现状呈现出的火灾特点 |
| 3.2.3 巨项目施工现场火灾特点分析 |
| 3.3 巨项目施工现场火灾风险评估方法 |
| 3.4 巨项目施工现场火灾风险评估理论框架 |
| 3.4.1 火灾发生的可能性准则分析 |
| 3.4.2 基于Dematel方法的暴露度准则分析 |
| 3.4.3 火灾灾害后果准则分析 |
| 3.5 火灾风险评估步骤 |
| 3.5.1 评估火灾发生可能性的权重取值 |
| 3.5.2 评估火灾环境暴露度的权重与取值 |
| 3.5.3 评估火灾的灾害后果取值 |
| 3.5.4 计算火灾风险评估值 |
| 3.6 火灾风险等级表示 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 巨项目施工现场微型消防站选址优化模型构建 |
| 4.1 微型消防站选址优化模型构建原则 |
| 4.2 问题描述及模型假设 |
| 4.2.1 问题描述 |
| 4.2.2 模型假设 |
| 4.3 微型消防站选址影响因素分析及模型构建 |
| 4.3.1 微型消防站选址影响因素分析 |
| 4.3.2 微型消防站多目标选址模型构建 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于多目标智能优化算法的选址模型求解 |
| 5.1 传统多目标优化求解方法 |
| 5.2 多目标智能优化算法 |
| 5.3 多目标粒子群算法 |
| 5.3.1 多目标粒子群算法概述 |
| 5.3.2 全部与局部最优位置的选取 |
| 5.3.3 多目标粒子群算法的更新策略 |
| 5.3.4 多目标粒子群算法中应注意的问题 |
| 5.4 基于多目标粒子群算法的模型求解 |
| 5.5 从Pareto最优解中选取最佳方案 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 巨项目施工现场微型消防站选址实例应用 |
| 6.1 某巨项目施工现场概况 |
| 6.1.1 项目概况 |
| 6.1.2 建立直角坐标系 |
| 6.2 案例多目标优化选址过程 |
| 6.2.1 各需求点火灾风险等级确认 |
| 6.2.2 确定微型消防站数目 |
| 6.2.3 实例算法中的数据分析 |
| 6.2.4 多目标粒子群算法求解过程 |
| 6.3 基于三角模糊数TOPSIS法的选址方案评价 |
| 6.4 最佳选址方案评价 |
| 6.5 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 多目标粒子群算法的运用程序 |
| 攻读硕士学位期间发表论文及科研成果 |
| 致谢 |
（3）社交网络影响力传播模型与应用研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 本文研究的科学问题 |
| 1.2.1 地理位置驱动的影响力最大化问题研究 |
| 1.2.2 全局性预算敏感的影响力最大化问题研究 |
| 1.2.3 动态的负面影响力阻断问题研究 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 |
| 1.4 论文组织架构 |
| 2 国内外研究现状 |
| 2.1 影响力传播模型与影响力传播的计算 |
| 2.1.1 经典影响力传播模型:独立级联模型与线性阈值模型 |
| 2.1.2 影响力传播的计算与子模性质 |
| 2.2 影响力最大化问题 |
| 2.2.1 基于启发式方法的IM算法 |
| 2.2.2 基于反向影响力采样(RIS)的IM算法 |
| 2.3 影响力阻断(最小化)问题 |
| 2.3.1 基于免疫的影响力阻断方法 |
| 2.3.2 基于竞争的影响力阻断方法 |
| 2.4 其他典型的考虑实际需求约束的应用场景 |
| 2.5 本章总结 |
| 3 基于地理位置驱动的影响力最大化问题研究 |
| 3.1 研究背景与问题定义 |
| 3.2 地理位置驱动的传播模型 |
| 3.3 问题求解:贪心算法 |
| 3.4 高效的实现算法 |
| 3.4.1 基于反向影响力采样的贪心算法 |
| 3.4.2 基于提前停止的优化 |
| 3.5 实验验证与分析 |
| 3.5.1 实验设置 |
| 3.5.2 实验结果与分析 |
| 3.6 本章总结 |
| 4 全局性预算敏感的影响力最大化问题研究 |
| 4.1 研究背景与意义 |
| 4.2 问题定义与分析 |
| 4.3 问题求解 |
| 4.3.1 PRR图 |
| 4.3.2 IMD算法 |
| 4.3.3 近似比保证与时间复杂度分析 |
| 4.4 实验验证与分析 |
| 4.4.1 实验设置 |
| 4.4.2 实验结果分析 |
| 4.5 本章总结 |
| 5 基于观测结果的动态影响力阻断策略研究 |
| 5.1 研究背景与意义 |
| 5.2 问题定义 |
| 5.2.1 LT模型与活跃边图 |
| 5.2.2 动态影响力阻断(AIB)问题 |
| 5.3 求解策略 |
| 5.3.1 每轮选择k个点(k-R)策略:π~k |
| 5.3.2 α-容忍(α-T)策略:π~α |
| 5.4 两种动态策略的高效实现算法 |
| 5.4.1 反向免疫对(RIP)集合 |
| 5.4.2 k-R策略的高效实现 |
| 5.4.3 α-T策略的高效实现 |
| 5.4.4 单次选择策略 |
| 5.5 实验验证与分析 |
| 5.5.1 实验设置 |
| 5.5.2 实验结果分析 |
| 5.6 本章总结 |
| 6 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的主要研究成果 |
（4）基于微服务架构的加氢站选址系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作 |
| 1.4 论文组织和结构 |
| 第二章 相关技术介绍 |
| 2.1 加氢站选址问题 |
| 2.1.1 覆盖问题 |
| 2.1.2 p-中位问题 |
| 2.1.3 p-中心问题 |
| 2.1.4 基于车流量的选址问题 |
| 2.2 微服务架构 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统需求分析 |
| 3.1 系统整体需求 |
| 3.2 系统功能性需求分析 |
| 3.2.1 数据导入 |
| 3.2.2 地区建模分析 |
| 3.2.3 选址算法分析 |
| 3.3 系统非功能性需求分析 |
| 3.3.1 易用性 |
| 3.3.2 可扩展性 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 选址地区建模分析 |
| 4.1 地区网格化建模 |
| 4.1.1 地区网格化算法 |
| 4.2 地区加氢需求分析 |
| 4.2.1 网格人口密度统计算法 |
| 4.2.2 地区人口分布分析 |
| 4.2.3 小结 |
| 4.3 加氢站候选站点分析 |
| 4.3.1 加氢站候选站点分布分析 |
| 4.3.2 加氢站候选站点覆盖程度统计算法 |
| 4.3.3 加氢站候选站点覆盖程度分析 |
| 4.3.4 小结 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 支持多种模型的选址算法设计 |
| 5.1 选址问题与模型 |
| 5.1.1 覆盖问题 |
| 5.1.2 p-中位问题 |
| 5.1.3 p-中心问题 |
| 5.2 选址算法设计思路 |
| 5.3 GGES算法详细设计 |
| 5.3.1 基于遗传算法进行设计 |
| 5.3.2 贪心策略限定选取范围 |
| 5.3.3 突变设置为必然事件 |
| 5.3.4 精英选择及定向突变加快收敛 |
| 5.3.5 多线程机制扩大搜索范围 |
| 5.3.6 对多目标模型的支持 |
| 5.3.7 小结 |
| 5.4 选址结果分析 |
| 5.4.1 模型数据输入 |
| 5.4.2 与其他算法的比较 |
| 5.4.3 单目标模型选址结果分析 |
| 5.4.4 多目标模型选址结果分析 |
| 5.4.5 小结 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 系统总体设计 |
| 6.1 系统总体架构 |
| 6.2 系统模块介绍 |
| 6.2.1 数据导入模块 |
| 6.2.2 地区建模分析模块 |
| 6.2.3 选址算法分析模块 |
| 6.2.4 地图开放平台服务模块 |
| 6.2.5 数据持久化模块 |
| 6.3 各模块外部接口设计 |
| 6.3.1 数据导入模块 |
| 6.3.2 地区建模分析模块 |
| 6.3.3 选址算法分析模块 |
| 6.3.4 地图开放平台服务模块 |
| 6.3.5 数据持久化模块 |
| 6.4 各模块交互流程设计 |
| 6.4.1 选址相关数据导入流程 |
| 6.4.2 地区网格化流程 |
| 6.4.3 地区人口分析流程 |
| 6.4.4 加氢站候选站点分析流程 |
| 6.4.5 选址算法运行及结果分析流程 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 关键模块设计与实现 |
| 7.1 数据导入模块设计 |
| 7.1.1 模块类图及内部接口设计 |
| 7.1.2 模块功能顺序图 |
| 7.1.3 数据库表结构设计 |
| 7.2 地区建模分析模块设计 |
| 7.2.1 模块类图及内部接口设计 |
| 7.2.2 模块功能顺序图 |
| 7.3 选址算法分析模块设计 |
| 7.3.1 模块类图及内部接口设计 |
| 7.3.2 模块功能顺序图 |
| 7.4 微服务架构下各模块交互流程设计 |
| 7.5 本章小结 |
| 第八章 系统测试 |
| 8.1 测试环境 |
| 8.2 功能测试 |
| 8.2.1 数据导入模块测试 |
| 8.2.2 地区建模分析模块测试 |
| 8.2.3 选址算法分析模块测试 |
| 8.3 非功能测试 |
| 8.4 本章小结 |
| 第九章 总结与展望 |
| 9.1 论文工作总结 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 |
（5）基于时空网络的城市轨道交通乘务排班模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外文献综述 |
| 1.2.1 国外研究成果 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 综述小结 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 1.4 小结 |
| 第二章 城市轨道交通乘务排班问题概述 |
| 2.1 城市轨道交通运营组织内容梳理 |
| 2.1.1 开行方案与列车运行图 |
| 2.1.2 乘务方式与轮转方式 |
| 2.2 乘务排班计划编制方法与影响因素 |
| 2.2.1 排班计划的内容与影响因素 |
| 2.2.2 排班计划的影响与限制因素 |
| 2.2.3 编制步骤 |
| 2.3 全自动驾驶技术对排班计划的影响 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 城市轨道交通乘务排班模型的构建 |
| 3.1 常用模型的分析与选取 |
| 3.2 排班问题在时空网络中的拓扑 |
| 3.3 模型的构建 |
| 3.3.1 符号定义 |
| 3.3.2 目标函数 |
| 3.3.3 约束的设置 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 城市轨道交通排班问题算法实现 |
| 4.1 既有算法概述 |
| 4.2 乘务排班问题的算法的选择和设计 |
| 4.2.1 遗传算法与粒子群算法简介 |
| 4.2.2 粒子群遗传算法的构建 |
| 4.3 算法开发与实现 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 算例与分析 |
| 5.1 案例介绍 |
| 5.2 基础数据 |
| 5.2.1 基本参数设定 |
| 5.2.2 数据的预处理 |
| 5.3 计算结果与分析 |
| 5.3.1 结果展示 |
| 5.3.2 结果分析 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（6）施工现场设施动态布局优化问题的新型启发式算法（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 设施布局模型研究 |
| 1.2.2 布局规划算法研究 |
| 1.2.3 研究现状综述 |
| 1.3 研究内容及研究方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.4 主要创新点及技术路线 |
| 1.4.1 本文主要创新点 |
| 1.4.2 研究技术路线 |
| 第2章 施工现场设施动态布局系统分析 |
| 2.1 施工现场设施动态布局依据与原则 |
| 2.1.1 施工现场设施动态布局依据 |
| 2.1.2 施工现场设施动态布局原则 |
| 2.2 施工现场设施动态布局范围及内容 |
| 2.2.1 施工现场设施动态布局范围 |
| 2.2.2 施工现场设施动态布局内容 |
| 2.3 施工现场设施动态布局方法 |
| 2.3.1 施工阶段划分 |
| 2.3.2 动态布局方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 施工现场设施动态布局优化问题模型 |
| 3.1 施工现场设施动态布局优化问题的基本假定 |
| 3.2 施工现场设施动态布局优化问题的约束条件 |
| 3.2.1 临时设施方向约束 |
| 3.2.2 场地边界约束 |
| 3.2.3 可达性约束 |
| 3.2.4 设施覆盖约束 |
| 3.3 施工现场设施动态布局优化问题的目标函数 |
| 3.4 施工现场设施动态布局优化问题的数学模型 |
| 3.4.1 基于二次集合覆盖问题的数学模型 |
| 3.4.2 设施间资源流动单位成本的分析方法 |
| 3.4.3 设施间距离的测定方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 施工现场设施动态布局优化问题的新型启发式算法 |
| 4.1 常见的施工现场设施动态布局优化方法 |
| 4.1.1 遗传算法 |
| 4.1.2 蒙特卡罗方法 |
| 4.2 基于过渡马尔可夫链蒙特卡罗的新型启发式算法 |
| 4.2.1 过渡马尔可夫链蒙特卡罗方法基本原理 |
| 4.2.2 施工现场设施动态布局优化问题的新型启发式算法的实现 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 案例分析及评价 |
| 5.1 案例简介 |
| 5.1.1 项目概况 |
| 5.1.2 施工阶段 |
| 5.1.3 临时设施 |
| 5.2 设施处理 |
| 5.2.1 固定临时设施位置 |
| 5.2.2 设施间临近权重 |
| 5.2.3 设施移动成本 |
| 5.3 施工现场设施动态布局优化过程 |
| 5.3.1 施工场地建模 |
| 5.3.2 新型启发式算法的实现 |
| 5.4 结果分析与比较 |
| 5.4.1 新型启发式算法优化结果 |
| 5.4.2 与其他算法结果比较 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
（7）中铁快运物流总包运输方案编制关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1.引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外研究现状 |
| 1.2.2 现有研究总结 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 2 物流总包运输方案编制问题分析 |
| 2.1 物流总包业务分析 |
| 2.2 物流总包运输特点 |
| 2.3 物流总包运输方案编制思路 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于集合覆盖问题的物流网络规划模型 |
| 3.1 业务描述 |
| 3.2 拟解决的方案 |
| 3.2.1 构建思路 |
| 3.2.2 影响因素分析 |
| 3.3 集合覆盖问题 |
| 3.4 模型构建 |
| 3.4.1 问题描述 |
| 3.4.2 模型假设 |
| 3.4.3 模型构建 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 行包车站的分级评价与备选集的确定 |
| 4.1 物流总包中行包车站评价指标体系的建立 |
| 4.1.1 标准层指标的确定 |
| 4.1.2 评价因子的选择 |
| 4.1.3 数据收集和整理 |
| 4.2 主成分分析-聚类两阶段评价方法 |
| 4.2.1 主成分分析法 |
| 4.2.2 系统聚类 |
| 4.3 行包车站发展等级划分方案 |
| 4.3.1 主成分分析法筛选原始指标 |
| 4.3.2 聚类分析得出划分方案 |
| 4.4 行包车站区域划分方案 |
| 4.4.1 k-means聚类算法 |
| 4.4.2 行包车站区域划分方案的确定 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于遗传算法的模型求解 |
| 5.1 求解方法 |
| 5.1.1 遗传算法概述 |
| 5.1.2 遗传算法步骤 |
| 5.1.3 遗传算法设计 |
| 5.2 数据整理 |
| 5.3 模型运算与分析 |
| 5.3.1 模型运算 |
| 5.3.2 算法验证 |
| 5.3.3 敏感度分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于A~*算法的站间可行径路搜索 |
| 6.1 可行径路分析 |
| 6.1.1 行包运输服务网络 |
| 6.1.2 可行径路 |
| 6.2 径路搜索算法 |
| 6.2.1 A~*算法简介 |
| 6.2.2 算法设计 |
| 6.2.3 算法流程 |
| 6.3 算例 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 本文主要工作 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 物流总包中行包车站评价基础数据 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（8）考虑紧迫度的城市公交车辆应急救援设施动态选址研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 广义选址问题研究 |
| 1.2.2 道路应急救援设施选址问题研究 |
| 1.2.3 文献综述 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 研究方法及技术路线 |
| 1.5 本章小节 |
| 第2章 常规公交应急救援系统介绍 |
| 2.1 常规公交故障分析及影响因素 |
| 2.1.1 常规公交故障来源及分析 |
| 2.1.2 影响公交行车安全的因素 |
| 2.2 常规公交应急救援系统 |
| 2.2.1 应急救援的任务 |
| 2.2.2 应急救援的要求 |
| 2.2.3 应急救援的管理体制 |
| 2.2.4 应急救援流程 |
| 2.3 常规公交救援体系存在的问题 |
| 2.4 本章小节 |
| 第3章 城市公交车辆救援网络及需求分析 |
| 3.1 城市公交车辆救援网络构建 |
| 3.1.1 拓扑网络构建 |
| 3.1.2 需求点定义 |
| 3.1.3 救援设施定义及分类 |
| 3.2 救援需求分析 |
| 3.2.1 需求点紧迫度分析 |
| 3.2.2 需求点权重计算 |
| 3.2.3 需求时空分布动态变化 |
| 3.3 路径选择及行程时间估计 |
| 3.3.1 最短路径选择 |
| 3.3.2 路段行程时间估计 |
| 第4章 城市公交车辆应急救援设施动态选址模型 |
| 4.1 模型准备 |
| 4.1.1 问题描述 |
| 4.1.2 模型假设 |
| 4.2 模型构建 |
| 4.2.1 符号定义 |
| 4.2.2 目标函数的建立 |
| 4.2.3 无容量限制模型 |
| 4.2.4 容量限制模型 |
| 4.3 模型求解 |
| 4.3.1 选址模型算法介绍 |
| 4.3.2 算法设计 |
| 第5章 实例分析 |
| 5.1 内江市公交运行现状 |
| 5.1.1 内江市中心城区道路基本情况 |
| 5.1.2 内江市公交线网数据 |
| 5.2 数据准备 |
| 5.2.1 路段行程时间与需求点权重计算 |
| 5.2.2 候选救援设施 |
| 5.3 实例分析结果 |
| 5.3.1 最优设施个数确定 |
| 5.3.2 求解最优解 |
| 5.4 对比分析 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 内江市公交线网基础数据 |
| 附录2 遗传算法求解代码 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
（9）网上零售订单分配与物流配送路径优化研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 网上零售订单分配研究现状 |
| 1.2.2 电子商务物流配送问题研究现状 |
| 1.2.3 国内外相关研究总结 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第2章 问题分析与相关理论分析 |
| 2.1 网上零售订单履行流程介绍 |
| 2.2 网上零售订单履行问题分析 |
| 2.2.1 订单拆分问题 |
| 2.2.2 订单分配策略 |
| 2.3 物流配送问题分析 |
| 2.3.1 物流配送模式 |
| 2.3.2 车辆路径问题分类 |
| 2.4 网上零售订单分配与物流配送问题影响因素分析 |
| 2.5 网上零售订单分配与物流配送问题复杂性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 网上零售订单分配优化模型和求解 |
| 3.1 订单分配问题描述 |
| 3.2 网上零售订单分配模型 |
| 3.2.1 模型假设 |
| 3.2.2 模型建立 |
| 3.3 订单分配问题分析 |
| 3.4 基于分支定界法的网上零售订单分配问题求解 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 网上零售物流配送路径优化模型和求解 |
| 4.1 网上零售物流配送路径问题描述 |
| 4.2 网上零售物流配送模型 |
| 4.3 基于遗传算法的网上零售物流配送路径问题求解 |
| 4.3.1 遗传算法的原理 |
| 4.3.2 网上零售物流配送路径问题的遗传算法求解过程 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 算例分析 |
| 5.1 订单分配问题算例分析 |
| 5.1.1 算例说明 |
| 5.1.2 算例结果 |
| 5.1.3 敏感性分析 |
| 5.2 物流配送路径优化算例分析 |
| 5.2.1 算例说明 |
| 5.2.2 算例结果 |
| 5.2.3 敏感性分析 |
| 5.3 管理启示 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 研究成果和结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 致谢 |
（10）基于UVM的仿真用例集约简技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 验证技术研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 2 验证方法学与用例集约简优化 |
| 2.1 UVM介绍 |
| 2.1.1 Systemverilog语言 |
| 2.1.2 UVM平台组件 |
| 2.1.3 验证平台机制 |
| 2.2 回归测试 |
| 2.3 用例集约简技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于Memetic算法的用例集约简 |
| 3.1 理论基础 |
| 3.1.1 遗传算法 |
| 3.1.2 差分进化算法 |
| 3.1.3 Memetic算法 |
| 3.2 测试用例集约简模型 |
| 3.3 约简测试用例集的Memetic算法 |
| 3.3.1 算法流程 |
| 3.3.2 编码方式与种群初始化 |
| 3.3.3 适应度函数设计 |
| 3.3.4 混合全局策略设计 |
| 3.3.5 局部搜索策略设计 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于UVM的验证平台设计实现 |
| 4.1 验证计划 |
| 4.2 验证对象介绍 |
| 4.3 验证平台实现 |
| 4.3.1 事务基类定义 |
| 4.3.2 序列发生器 |
| 4.3.3 信号接口 |
| 4.3.4 驱动器 |
| 4.3.5 监测器 |
| 4.3.6 环境代理 |
| 4.3.7 计分板 |
| 4.3.8 覆盖点定义 |
| 4.3.9 顶层环境 |
| 4.3.10 用例构造 |
| 4.4 验证环境结构 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 仿真用例集与实验结果分析 |
| 5.1 I2C用例集 |
| 5.2 SPI用例集 |
| 5.3 UART用例集 |
| 5.4 用例集约简结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来研究方向展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间工作 |
四、基因学习算法及其在集合覆盖问题中的应用（论文参考文献）
- [1]基于视觉影像的森林可燃物普查流式子模集合覆盖研究[D]. 田歌. 太原理工大学, 2021(01)
- [2]基于多目标粒子群算法的巨项目施工现场微型消防站选址优化研究[D]. 郑惠丹. 西华大学, 2021(02)
- [3]社交网络影响力传播模型与应用研究[D]. 史麒豪. 浙江大学, 2020(02)
- [4]基于微服务架构的加氢站选址系统设计与实现[D]. 叶泽州. 北京邮电大学, 2020(05)
- [5]基于时空网络的城市轨道交通乘务排班模型研究[D]. 韩巍松. 上海工程技术大学, 2020(04)
- [6]施工现场设施动态布局优化问题的新型启发式算法[D]. 王洋. 湖南大学, 2020(07)
- [7]中铁快运物流总包运输方案编制关键技术研究[D]. 张敏. 北京交通大学, 2020(04)
- [8]考虑紧迫度的城市公交车辆应急救援设施动态选址研究[D]. 曾令太. 西南交通大学, 2020(07)
- [9]网上零售订单分配与物流配送路径优化研究[D]. 刘敬. 华北电力大学(北京), 2020(06)
- [10]基于UVM的仿真用例集约简技术研究[D]. 郑昌立. 浙江大学, 2020(02)