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基于遗传算法的OD矩阵推算和混合交通信号相位优化研究

摘要第1-6页
Abstract第6-8页
目录第8-10页
第1章 绪论第10-20页
   ·智能交通系统第10页
   ·OD矩阵推算第10-13页
     ·OD矩阵的概念第10-11页
     ·OD矩阵推算的概念第11-12页
     ·OD矩阵推算研究现状第12-13页
   ·单路口交通信号控制第13-16页
     ·定时式控制的控制参数第13-14页
     ·定时式控制中的几个重要概念第14页
     ·单路口交通信号控制研究现状第14-16页
       ·国外研究现状第14-15页
       ·国内研究现状第15-16页
   ·遗传算法第16-19页
     ·遗传算法的步骤第16-17页
     ·遗传算法的特点第17页
     ·协同进化算法第17页
     ·合作型协同进化算法第17-19页
   ·论文主要内容简介第19-20页
第2章 应用混合进化算法求解极大熵OD反推模型第20-32页
   ·OD反推问题的基本原理第20-21页
   ·OD反推问题的数学描述第21-22页
   ·求解OD反推极大熵模型的混合进化算法第22-25页
   ·仿真实验第25-32页
     ·实验原理第25-27页
     ·实验数据及分析第27-32页
第3章 混合交通信号相位优化算法设计第32-40页
   ·设计路线第32-33页
   ·目标函数第33页
   ·解空间第33-34页
     ·四叉路口的可能相位第33-34页
     ·四叉路口的相位序列第34页
   ·约束条件第34-40页
     ·信号相位调研第34-36页
       ·杭州市若干交叉口信号灯实地调研总结第34-35页
       ·SCATS相位设计调研总结第35-36页
       ·杭州市交警支队调研总结第36页
     ·混合交通孤立交叉口信号相位的约束条件第36-38页
       ·交叉口本身的限制条件第36-37页
       ·交通流约束第37-38页
       ·相位相序的约束第38页
     ·混合交通信号相位的设计规则第38-40页
第4章 混合交通相位优化解空间搜索算法第40-52页
   ·基于问题驱动的相位合并优化算法第40-46页
     ·交叉口空间交通组织定制第41-42页
     ·信号相位规则定制第42页
     ·基于问题驱动的相位合并优化算法步骤及流程图第42-46页
   ·改进合作型协同进化遗传算法在混合交通信号相位优化中的应用第46-50页
     ·协同进化遗传算法编码第46-47页
     ·协同进化遗传算法种群分割第47页
     ·协同进化遗传算法代表个体选择第47页
     ·改进合作型协同进化信号相位优化算法步骤第47-50页
   ·信号相位配时第50-52页
第5章 单交叉口信号灯优化软件第52-66页
   ·软件功能第52页
   ·软件界面第52-53页
     ·输入界面第52-53页
     ·输出界面第53页
   ·数据结构第53-55页
     ·编码方法第53-54页
     ·输入数据第54页
     ·输出数据第54-55页
   ·程序流程第55-59页
     ·程序中主要进程及函数第55-56页
     ·程序主流程第56-57页
     ·主要进程及函数的流程第57-59页
   ·结果分析第59-63页
   ·信号灯优化软件嵌入到仿真软件中的实现第63-66页
第6章 结语与展望第66-68页
参考文献第68-72页
致谢第72-74页
作者简介第74页
作者攻读硕士学位期间的科研成果第74页

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