《交通运输系统优化模型与算法设计》针对交通运输领域中的一些经典问题，提供了模型优化和程序设计实现方法，系统介绍了遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法和粒子群优化算法等优化类算法，以及层次分析法、数据包络分析、模糊综合评价法和灰色综合评价法等评价类算法，并利用这些算法解决了运输问题中的经典问题，通过程序实现和实例分析，详细说明了这些算法的实用性。

《交通运输系统优化模型与算法设计》可作为交通运输学、数学、管理科学、计算机科学等相关专业的学生教材，也可供相关专业研究人员参考使用。

“一门学科只有在成功地运用数学时，才算达到了真正完善的地步。”

交通运输组织学是一门贯穿于交通运输生产全过程的学科，内容包括铁路运输的车站工作组织、列车开行方案、列车停站方案、列车始发方案、列车运行图、动车组周转、乘务计划以及公路交通的出行行为选择、公交线网优化、配送线路优化等。要实现交通运输一系列作业过程的安全、高效组织，离不开运筹学与□优化理论的指导。针对交通运输组织中的经典问题，诸如列车开行方案、列车停站方案、列车始发方案等，现有的交通运输专业课程侧重于操作原理和处理方法上的讲解，而对于组合优化问题，并在此基础上采用模型构建、算法设计等运筹学原理求解的内容涉及较少。作为一线教职人员，笔者深刻体会到，从自然科学层面的角度去总结、归纳、求解交通运输工程技术问题，可以充分帮助学生加深对交通运输组织这门学科的理解。因此，结合自己多年从事该领域的研究经历与心得体会，以交通运输组织中的经典问题为线索，通过构建简约数学模型加深对问题的认识，然后结合各类现代优化计算方法并辅以Matlab编程进行求解，可为拟从事该领域学习、研究的工作者提供一定的参考。当然，交通运输组织是一门融合多个维度知识的交叉学科，具有涉及面广、技术性强的特点，难以通过一本书的学习就能领会该领域数学建模与算法设计的精髓，笔者只希望通过本书的描述，可以提供给读者一种解决该领域问题的思路与方法。

本书共分四个部分，分别对优化算法基础、评价方法基础、旅客运输组织经典问题建模求解以及公路客货运问题建模求解进行详细分析与阐述。

第一部分：优化算法基础。

该部分内容主要包括遗传算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法、蚁群算法和粒子群优化算法等常用现代优化计算方法的原理和流程介绍，并通过Matlab程序实现，为读者在后续交通运输优化问题中进行算法设计提供理论基础。

第二部分：评价方法基础。

交通运输系统优化模型与算法设计目录该部分内容主要包括层次分析法、数据包络分析、模糊综合评价法和灰色综合评价法等常用现代综合评价方法的原理和流程介绍，并通过Matlab程序实现，为读者提供交通运输评价问题方面的理论基础。

第三部分：旅客运输组织经典问题建模求解。

该部分内容系统性地介绍了铁路运输组织中的几个经典优化问题及评价问题，通过对不同问题构建数学模型和设计算法，并提供具体案例及详细的求解过程，为读者了解和解决该类问题提供参考素材。

第四部分：公路客货运问题建模求解。

该部分内容主要系统性地介绍了公路客货运输中的几个经典优化问题及评价问题，包括出行行为、动态路径选择优化、公交线网优化及配送路线优化等。通过对不同问题构建数学模型和设计算法，为读者了解和解决该类问题提供参考素材。

《交通运输系统优化模型与算法设计》可作为高等学校交通运输类本科生与研究生的学习资料，也可为从事运输工作的人员提供参考。

由于编者水平有限，在行文及编程代码细节方面难免存在不当和疏漏之处，敬请各位专家及读者批评指正。

陈皓，男，安徽怀远人，工学博士。2017年自西南交通大学交通运输与物流学院毕业，先后在西华大学和宜宾学院任讲师、硕士生导师。在国内外刊物发表论文二十余篇，主持参与各等级项目二十余项。目前主要从事交通运输与物流方向的教学与研究工作。