8.1.6算法的收敛特性
　8.2蚁群算法
　8.2.1蚁群算法的基本原理
　8.2.2算法设计
　8.2.3算法参数的确定
　8.2.4初始解的影响
　8.2.5局部搜索操作的影响
　8.2.6算法的收敛特性
　8.3测试算例
　8.3.1测试方案
　8.3.2遗传算法与蚁群算法的比较
　8.3.3solomon基准算例
　8.3.4大规模算例
　8.4实际算例
　8.4.1算例的构造
　8.4.2测试方案
　8.4.3算例的求解
　8.4.4时间依赖函数的影响
　8.4.5出发时刻的优化
　8.5本章小结
　参考文献
第9章随机时变路网的车辆路径问题
　9.1基于鲁棒优化的时变路网车辆路径问题建模
　9.1.1符号定义
　9.1.2数学模型
　9.2算例分析
　9.2.1算例构建
　9.2.2测试方案
　9.2.3stdvrp算例求解
　9.2.4配送路径执行过程仿真
　9.3本章小结
　参考文献
第10章路网的连通性分析
　10.1面向连通性的路网分区
　10.1.1面向连通性的片区划分方法
　10.1.2深圳路网的片区划分
　10.2区域连通代表性路径选择
　10.2.1代表性路径的选择
　10.2.2深圳路网的实证分析
　10.3区域连通行程时间分析
　10.3.1区域连通行程时间特征分析
　10.3.2区域连通行程时间可靠性分析
　10.4本章小结
　参考文献
附录
　附录a路网交通状态及路径行程时间分析
　附表a—1**类线圈的预测结果
　附表a—2第二类线圈的预测结果
　附表a—3第三类线圈的预测结果
　附录b随机时变路网建模与标定
　附表b—1差异序列法的拟合误差（原始数据：5min数据）
　附表b—2fisher二分法的拟合误差（原始数据：5min数据）
　附表b—3douglas—petlcker算法的拟合误差（原始数据：5min数据）
　附表b—4分段线性*优拟合法的拟合误差（原始数据：5min数据）
　附表b—5差异序列法的拟合误差（原始数据：15min数据）
　附表b—6fisher二分法的拟合误差（原始数据：15min数据）
　附表b—7douglas—peucker算法的拟合误差（原始数据：15min数据）
　附表b—8分段线性*优拟合法的拟合误差（原始数据：15min数据）
　附录c时变路网车辆路径问题的构造算法
　附表c—1nnc算法的计算结果及*优参数
　附表c—2nnt算法的计算结果及*优参数
　附表c—3nncr算法的计算结果及*优参数
　附表c—4nntr算法的计算结果及*优参数
　附表c—5solomon插入法ⅰ的计算结果及*优参数
　附表c—6solomon插入法ⅱ的计算结果及*优参数
　附表c—7solomon插入法ⅲ的计算结果及*优参数
　附表c—8impact算法的计算结果及*优参数
　附表c—9fhi算法的计算结果及*优参数
　附录d时变路网车辆路径问题的亚启发式算法
　附表d基于上海实际路网的tdvrp算例

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