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公共交通系统中的前K短路径算法的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
1 绪论第10-20页
   ·选题背景与项目依托第10页
   ·研究现状与存在的问题第10-17页
     ·公共交通系统网络模型的发展第10-13页
     ·前 K 条最优路径算法的发展第13-16页
     ·存在的问题第16-17页
   ·研究目的与研究意义第17-18页
     ·研究目的第17-18页
     ·研究意义第18页
   ·论文的研究内容第18-20页
2 公共交通系统分析第20-23页
   ·公共交通系统概述第20页
   ·相似性分析第20-21页
   ·出行需求分析第21-22页
   ·本章小结第22-23页
3 前 K 条最优路径算法比较和选取第23-31页
   ·经典的最短路径算法第23-24页
   ·前 K 条最优路径算法介绍第24-30页
     ·Deletion 算法第25-28页
     ·递归 Dijkstra 算法第28页
     ·遗传算法第28-30页
   ·前 K 条最优路径算法比较第30页
   ·本章小结第30-31页
4 公共交通系统网络模型及前 K 条最优路径算法第31-61页
   ·网络概述第31-32页
   ·公共交通系统数据分析第32页
   ·路线问题第32-34页
   ·时间扩展模型第34-47页
     ·基于零换乘的时间扩展模型第34-35页
     ·基于非零换乘的时间扩展模型第35-38页
     ·基于非零换乘的前 K 条最早到达路径算法第38-43页
     ·基于非零换乘的前 K 条最短出行时间路径算法第43-44页
     ·基于非零换乘的前 K 条最少换乘路径算法第44-46页
     ·基于列车晚点情况的时间扩展模型第46-47页
   ·时间依赖模型第47-59页
     ·基于零换乘的时间依赖模型第47-48页
     ·基于非零换乘的时间依赖模型第48-52页
     ·基于非零换乘的前 K 条最早到达路径算法第52-59页
     ·基于列车晚点情况的时间依赖模型第59页
   ·本章小结第59-61页
5 实验第61-68页
   ·两个模型数据比较第61-62页
   ·两个算法的时间消耗对比第62-67页
   ·本章小结第67-68页
6 总结与展望第68-70页
   ·总结第68页
   ·展望第68-70页
致谢第70-71页
参考文献第71-73页
个人简历第73页

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