基于蚁群算法的城市应急避难场所选址研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-13页 |
| 1.3 研究内容与技术路线 | 第13-14页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第14页 |
| 1.4 论文章节 | 第14-17页 |
| 第2章 蚁群算法选址的相关研究理论 | 第17-26页 |
| 2.1 蚁群算法的基本原理 | 第17-18页 |
| 2.2 基本蚁群算法的数学模型 | 第18-21页 |
| 2.3 蚁群算法的优缺点 | 第21-23页 |
| 2.3.1 蚁群算法的优点 | 第21-22页 |
| 2.3.2 蚁群算法的缺点 | 第22-23页 |
| 2.4 基于蚁群算法的选址模型介绍 | 第23-26页 |
| 2.4.1 目标函数 | 第23页 |
| 2.4.2 启发函数 | 第23-24页 |
| 2.4.3 信息素更新策略 | 第24页 |
| 2.4.4 禁忌表调整策略 | 第24页 |
| 2.4.5 算法描述 | 第24-26页 |
| 第3章 基于蚁群算法的城市应急避难场所选址 | 第26-38页 |
| 3.1 设施选址问题概述 | 第26页 |
| 3.2 P-中位问题 | 第26-27页 |
| 3.3 应急避难场所的定义 | 第27-28页 |
| 3.4 避难场所选址的影响因素 | 第28-29页 |
| 3.5 道路应急疏散指数 | 第29-31页 |
| 3.6 基于蚁群算法的避难场所选址模型的构建 | 第31-35页 |
| 3.6.1 选址模型的建立 | 第31-32页 |
| 3.6.2 目标函数的确定 | 第32-33页 |
| 3.6.3 蚁群算法的步骤与算法流程图 | 第33-35页 |
| 3.7 避难场所选址模型的实现 | 第35-38页 |
| 第4章 研究案例 | 第38-60页 |
| 4.1 研究区概况 | 第38-39页 |
| 4.2 研究区数据预处理 | 第39-47页 |
| 4.2.1 数据获取 | 第39-41页 |
| 4.2.2 数据处理 | 第41-47页 |
| 4.3 蚁群算法参数的确定 | 第47-55页 |
| 4.4 选址结果与分析 | 第55-60页 |
| 4.4.1 2个城市应急避难场所选址的情景 | 第56-58页 |
| 4.4.2 5个城市应急避难场所选址的情景 | 第58-60页 |
| 第5章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 5.1 论文工作总结 | 第60页 |
| 5.2 研究的创新点 | 第60-61页 |
| 5.3 展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
