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 |