| 目录 | 第5-9页 |
| CONTENTS | 第9-13页 |
| 摘要 | 第13-15页 |
| ABSTRACT | 第15-17页 |
| 縮略词注释表 | 第18-19页 |
| 第1章 绪论 | 第19-39页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第19-22页 |
| 1.2 车辆自组织网络发展状况 | 第22-27页 |
| 1.2.1 车辆自组织网络的基本概念 | 第22-23页 |
| 1.2.2 车辆自组织网络的特点 | 第23页 |
| 1.2.3 车辆自组织网络的应用 | 第23-24页 |
| 1.2.4 车辆自组织网络的研究现状 | 第24-27页 |
| 1.3 动态路径诱导系统研究现状 | 第27-32页 |
| 1.3.1 动态路径诱导系统概述 | 第27-28页 |
| 1.3.2 国外研究状况 | 第28-30页 |
| 1.3.3 国内研究状况 | 第30-32页 |
| 1.4 VANET环境下动态路径诱导系统架构 | 第32-35页 |
| 1.4.1 VANET环境下的交通诱导研究综述 | 第32-33页 |
| 1.4.2 问题的提出 | 第33-34页 |
| 1.4.3 关键技术 | 第34-35页 |
| 1.4.4 车辆自组织网络环境下诱导系统的框架设计 | 第35页 |
| 1.5 课题来源 | 第35-36页 |
| 1.6 论文的研究目标与主要工作 | 第36-39页 |
| 第2章 基于前景理论的路径选择模型 | 第39-53页 |
| 2.1 引言 | 第39-40页 |
| 2.2 前景理论 | 第40-45页 |
| 2.2.1 前景理论概述 | 第40-41页 |
| 2.2.2 原始前景理论 | 第41-44页 |
| 2.2.3 积累前景理论 | 第44-45页 |
| 2.3 路径选择模型的建立 | 第45-49页 |
| 2.3.1 参考点的选择 | 第45-46页 |
| 2.3.2 价值函数的选取 | 第46-47页 |
| 2.3.3 概率权重函数 | 第47-48页 |
| 2.3.4 路径选择模型 | 第48-49页 |
| 2.4 示例分析 | 第49-51页 |
| 2.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第3章 阈值限制搜索区域动态路径诱导算法 | 第53-63页 |
| 3.1 引言 | 第53-54页 |
| 3.2 最短路径模型的数学描述 | 第54页 |
| 3.3 阈值限制搜索区域算法 | 第54-58页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第55-56页 |
| 3.3.2 算法复杂度分析 | 第56-57页 |
| 3.3.3 阈值确定 | 第57页 |
| 3.3.4 算法实现步骤 | 第57-58页 |
| 3.4 应用示例与分析 | 第58-61页 |
| 3.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 第4章 基于合作博弈的交通诱导小区划分策略 | 第63-77页 |
| 4.1 引言 | 第63-65页 |
| 4.2 合作博弈理论与Shapley值 | 第65-66页 |
| 4.2.1 合作博弈 | 第65页 |
| 4.2.2 Shapley值 | 第65-66页 |
| 4.3 交通诱导小区 | 第66-68页 |
| 4.3.1 交通诱导小区概念解析 | 第66-67页 |
| 4.3.2 交通相似度 | 第67页 |
| 4.3.3 交通小区核 | 第67-68页 |
| 4.4 基于Shapley值的交通小区博弈划分算法 | 第68-71页 |
| 4.4.1 优化目标分析 | 第68-69页 |
| 4.4.2 算法设计 | 第69-70页 |
| 4.4.3 博弈分析与算法实现 | 第70-71页 |
| 4.5 算例分析 | 第71-75页 |
| 4.5.1 算例实现 | 第71-74页 |
| 4.5.2 实验数据分析 | 第74-75页 |
| 4.6 本章小结 | 第75-77页 |
| 第5章 基于蜜蜂激励的分区路径诱导策略 | 第77-89页 |
| 5.1 引言 | 第77-78页 |
| 5.2 群体智能优化策略 | 第78-80页 |
| 5.2.1 群体智能优化算法原理 | 第78页 |
| 5.2.2 蜂群算法的适用性分析 | 第78-80页 |
| 5.3 蜜蜂激励分区诱导算法 | 第80-83页 |
| 5.3.1 目标函数 | 第80-81页 |
| 5.3.2 算法原理 | 第81-82页 |
| 5.3.3 算法实现 | 第82-83页 |
| 5.4 仿真实验与分析 | 第83-88页 |
| 5.5 本章小结 | 第88-89页 |
| 第6章 基于博弈理论的通勤者路径选择模型 | 第89-101页 |
| 6.1 引言 | 第89-91页 |
| 6.2 博弈理论与纳什均衡 | 第91-92页 |
| 6.3 基于博弈理论的通勤路径选择模型 | 第92-95页 |
| 6.3.1 K最短路径与目标函数 | 第92-93页 |
| 6.3.2 通勤路径博弈选择建模 | 第93-95页 |
| 6.3.3 博弈分析与算法实现 | 第95页 |
| 6.4 仿真与数据分析 | 第95-100页 |
| 6.5 本章小结 | 第100-101页 |
| 第7章 动态路径诱导系统仿真环境 | 第101-115页 |
| 7.1 动态路径诱导系统需求分析 | 第101-102页 |
| 7.2 数据需求与数据库设计 | 第102-105页 |
| 7.3 动态路径诱导系统架构 | 第105-106页 |
| 7.4 动态路径诱导系统实现 | 第106-113页 |
| 7.4.1 动态路径诱导系统开发模式 | 第106-108页 |
| 7.4.2 功能模块与数据流程 | 第108-109页 |
| 7.4.3 路径诱导信息发布功能实现 | 第109-113页 |
| 7.5 本章小结 | 第113-115页 |
| 第8章 总结与展望 | 第115-119页 |
| 8.1 论文的主要工作与创新点 | 第115-117页 |
| 8.2 进一步工作展望 | 第117-119页 |
| 参考文献 | 第119-133页 |
| 致谢 | 第133-135页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文、获奖情况和参与的科研课题 | 第135-139页 |
| 附件 | 第139-153页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第153页 |
