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智能交通中动态路径诱导系统的建模与优化算法的研究

摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景与意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-15页
        1.2.1 动态路径诱导系统的概述第12-13页
        1.2.2 动态路径诱导系统的研究现状第13-15页
    1.3 论文的主要内容第15-16页
    1.4 论文的结构安排第16-17页
第2章 动态路径诱导系统关键技术概述第17-24页
    2.1 路径选择模型概述第17-18页
    2.2 路径优化算法概述第18-23页
        2.2.1 Dijkstra算法第19-20页
        2.2.2 A*算法第20-22页
        2.2.3 粒子群算法第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第3章 基于多目标的路径选择模型第24-38页
    3.1 引言第24-25页
    3.2 模型设计思想第25-27页
        3.2.1 问题描述及分析第25页
        3.2.2 基于时间最短的路径选择模型第25-26页
        3.2.3 基于费用最低的路径选择模型第26-27页
        3.2.4 组合优化函数模型第27页
    3.3 实验设置第27-31页
        3.3.1 参数设定第27-29页
        3.3.2 实验数据及评价标准第29页
        3.3.3 求解过程第29-31页
    3.4 示例分析第31-36页
        3.4.1 道路畅通情形下的对比实验第31-34页
        3.4.2 道路拥挤情形下的对比实验第34-36页
        3.4.3 实验总结第36页
    3.5 本章小结第36-38页
第4章 基于混合的动态路径优化算法第38-53页
    4.1 引言第38-39页
    4.2 问题描述及分析第39页
    4.3 优化策略第39-40页
        4.3.1 基于PSO局部最优以及全局最优智能存储方式第40页
        4.3.2 模糊时间窗第40页
    4.4 混合算法设计思想第40-44页
        4.4.1 算法主体第41-43页
        4.4.2 优化策略的具体应用过程第43-44页
    4.5 实验数据分析第44-46页
        4.5.1 合理性验证第44-46页
        4.5.2 评价标准第46页
    4.6 示例分析第46-52页
        4.6.1 实例分析算法性能第47-49页
        4.6.2 实例分析优化策略第49-50页
        4.6.3 多组对比实验第50-51页
        4.6.4 实验总结第51-52页
    4.7 本章小结第52-53页
第5章 总结与展望第53-55页
    5.1 工作总结第53-54页
    5.2 研究展望第54-55页
参考文献第55-59页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第59-60页
致谢第60页

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