基于社区发现的动态路径规划问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-15页 |
| 1.2.1 车辆导航系统 | 第10-12页 |
| 1.2.2 路径规划算法 | 第12-15页 |
| 1.3 论文主要内容及安排 | 第15-17页 |
| 第2章 路径规划算法 | 第17-25页 |
| 2.1 经典算法及基本加速技术 | 第17-18页 |
| 2.1.1 经典最短路径算法 | 第17页 |
| 2.1.2 基本加速技术 | 第17-18页 |
| 2.2 基于目标引导的加速技术 | 第18-22页 |
| 2.2.1 基于剪枝思想的目标引导技术 | 第18-19页 |
| 2.2.2 基于A~*算法的目标引导技术 | 第19-21页 |
| 2.2.3 基于子目标的目标引导技术 | 第21-22页 |
| 2.3 基于分层技术的加速算法 | 第22-24页 |
| 2.3.1 基于道路等级的分层方法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 基于节点缩减的分层方法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 基于图分割的分层方法 | 第24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于社区发现的分层路径规划算法 | 第25-39页 |
| 3.1 时间依赖的路网模型 | 第25-27页 |
| 3.2 基于社区发现的路网分层方法 | 第27-31页 |
| 3.2.1 社区发现 | 第27-28页 |
| 3.2.2 路网分层 | 第28-30页 |
| 3.2.3 动态环境下的分层路网局部调整 | 第30-31页 |
| 3.3 基于社区发现的分层路径规划算法 | 第31-34页 |
| 3.4 基于分层搜索的改进蚁群算法 | 第34-38页 |
| 3.4.1 蚁群算法数学模型 | 第35-36页 |
| 3.4.2 期望启发函数的改进 | 第36页 |
| 3.4.3 信息素更新规则的改进 | 第36-37页 |
| 3.4.4 参数的改进 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第39-51页 |
| 4.1 实验环境 | 第39-41页 |
| 4.2 路网分层结果 | 第41-42页 |
| 4.3 分层路径规划算法的性能测试 | 第42-45页 |
| 4.4 不同场景下的路径规划算法的仿真 | 第45-47页 |
| 4.4.1 道路施工场景 | 第46-47页 |
| 4.4.2 交通事故场景 | 第47页 |
| 4.5 动态环境下算法的性能测试 | 第47-50页 |
| 4.5.1 目标引导技术存在的问题 | 第48-49页 |
| 4.5.2 改进的蚁群算法的实验与分析 | 第49-50页 |
| 4.6 本章小结 | 第50-51页 |
| 结论 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
