随着城市人口的快速增长，居民大量的通勤行为加剧了城市的交通拥堵和环境污染。在此背景下，辅助公交（Para-transit）成为居民通勤的新型出行方式。本书研究了考虑通勤者行为的辅助公交路径优化问题。分析了辅助公交典型模式中小汽车拼车、公司通勤班车和定制公交的运营特征，分别剖析了三种服务模式中通勤者的选择行为；根据各个问题的特性及目标分别建立了多目标优化、协同优化、双层优化的数学模型；在此基础上，根据各问题的性质，设计开发精确算法、启发式算法和改进的元启发式算法；对每个问题的实例进行实验，验证算法的有效性；对优化模型中通勤者出行方式选择的相关影响因素参数进行了敏感度分析，得出了相应的管理启示。本书的研究有助于相关企业进行科学决策，推进辅助公交系统的良性发展。

第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 主要研究内容及结构安排
1.3.1 主要研究内容
1.3.2 结构安排
第2章 研究综述
2.1 面向通勤者需求的小型车辆拼车优化问题
2.1.1 有限理性通勤者出行方式选择问题
2.1.2 面向通勤者需求的拼车匹配问题
2.1.3 拼车路径优化问题
2.2 面向通勤者需求的大型车辆运营优化问题
2.2.1 通勤者出行数据挖掘问题
2.2.2 面向通勤者需求的站点选择问题
2.2.3 时间需求不确定的车辆路径问题
2.3 多目标优化方法
2.3.1 多目标进化方法
2.3.2 标量化方法
2.4 研究评述
2.5 本章小结
第3章 考虑通勤者出行方式选择的小汽车拼车匹配和路径优化问题
3.1 引言
3.2 问题描述
3.3 模型建立
3.3.1 前景理论与累积前景理论模型
3.3.2 考虑通勤者选择行为的拼车模型
3.4 算法设计
3.4.1 启发式算法
3.4.2 NSGAII算法和VNS算法
3.4.3 混合的VNS-NSGAII算法
3.5 数值实验
3.5.1 数据
3.5.2 参数设置
3.5.3 算法比较
3.5.4 参数分析
3.6 本章小结
第4章 考虑通勤者需求和车辆行程时间随机的通勤班车路径优化问题
4.1 引言
4.2 问题描述
4.3 数据聚类
4.3.1 FCM聚类算法
4.3.2 改进的FCM算法
4.4 模型建立和算法设计
4.4.1 模型建立
4.4.2 通勤班车站点选择问题算法设计
4.4.3 通勤班车路径规划问题算法设计
4.5 数值实验
4.5.1 数据及参数设置
4.5.2 改进FCM算法的比较
4.5.3 VNS与其他元启发式算法的比较
4.5.4 参数分析
4.6 本章小结
第5章 考虑通勤者出行方式选择的定制公交站点选择和路径优化问题
5.1 引言
5.2 问题描述
5.3 数据聚类
5.3.1 基于DBSCAN的轨迹聚类
5.3.2 站点合并算法
5.4 模型建立和算法设计
5.4.1 模型建立
5.4.2 定制公交站点选择问题算法设计
5.4.3 定制公交路径规划问题算法设计
5.5 数值实验
5.5.1 数据准备及参数设置
5.5.2 VNS-KM算法的比较
5.5.3 参数分析
5.6 本章小结
第6章 总结与展望
6.1 总结
6.2 管理启示
6.3 未来展望
参考文献