核心要点总结
- 多目标优化模型构建
核心任务：建立与班车调度系统匹配的数学模型，明确参数与约束条件（如乘客位置、班车容量、路线限制等）。
方法步骤：
文献调研：参考已有论文中的多目标优化模型，结合自身项目需求调整参数与目标函数。
公式定义：将实际变量（如XYZ）映射到数学模型，例如目标函数
F=f(x1,x2,...,xn)
F=f(x 1,x 2
,...,x n) ，需包含：
多目标协同：平衡效率、成本、乘客满意度等指标。
约束条件：班车容量上限、站点时间窗口等。
算法选择：使用现成多目标优化算法（如NSGA-II、MOEA/D）迭代求解，生成帕累托前沿（Pareto Front）。
- 中期报告调整建议
结构优化：
已完成工作：需对应开题报告中的研究内容（如需求分析、架构设计、模块实现），避免仅罗列需求分析。
成果展示：
技术成果：系统架构图、核心算法代码片段、实验数据对比表。
可视化：提供班车调度模拟界面截图或录屏（需标注关键参数变化）。
进度说明：用表格明确“已完成/进行中/未开始”任务，并解释延误原因（如有）。
答辩准备：
PPT聚焦重点：突出模型构建与算法应用，简化国内外研究现状。
录屏演示：展示系统运行流程，强调多目标优化的实际效果（如班车路线动态调整）。
- 关键风险与应对
AI生成内容风险：
查重提示：避免直接复制AI生成文本，需人工调整句式与逻辑（如替换术语、重组段落）。
可信度提升：结合文献引用标注AI辅助部分（例如“采用GPT-4辅助生成初稿，经人工校验修正”）。
模型验证不足：
数据测试：用历史班车数据或仿真工具（如AnyLogic）验证模型有效性。
对比实验：尝试2-3种算法，对比收敛速度与解集质量，选择最优方案。
- 下一步行动计划
文档完善（3天内）：
修订中期报告，按开题框架补充架构设计、模块实现细节。
添加算法迭代过程图表（如目标函数收敛曲线）。
技术实施（5天内）：
完成至少1种多目标优化算法的代码调试。
生成模拟数据并运行基准测试。
答辩材料（2天内）：
制作10页以内PPT，重点展示模型、算法、实验结果。
录制3分钟系统演示视频（突出多目标优化动态效果）。
提示：若时间紧张，优先完成数学模型与算法对比部分，确保答辩时能清晰展现技术逻辑。
