| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·研究目的和任务 | 第12-13页 |
| ·国内外研究状况 | 第13-16页 |
| ·城市交通控制系统发展及现状 | 第13-15页 |
| ·优化方法研究现状 | 第15-16页 |
| ·论文主要工作及章节安排 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论与算法 | 第18-27页 |
| ·城市交通信号控制概述 | 第18-23页 |
| ·基本概念与控制参数 | 第18-20页 |
| ·信号控制类型 | 第20-21页 |
| ·信号控制常用性能指标 | 第21-23页 |
| ·基本算法 | 第23-26页 |
| ·蚁群算法 | 第23-24页 |
| ·混沌算法 | 第24-25页 |
| ·遗传算法 | 第25-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 遗传-蚁群算法在交通干线信号动态优化中的应用 | 第27-40页 |
| ·城市交通干线信号优化模型 | 第27-33页 |
| ·交通干线系统的基本描述 | 第27-28页 |
| ·车流宏观运动动态描述 | 第28-29页 |
| ·干线协调相位差动态描述 | 第29-31页 |
| ·变量约束描述 | 第31-32页 |
| ·优化性能指标及问题描述 | 第32-33页 |
| ·遗传-蚁群优化方法的实现 | 第33-37页 |
| ·遗传算法的优、缺点 | 第33页 |
| ·蚁群算法的优、缺点 | 第33-34页 |
| ·遗传-蚁群算法混合的思想 | 第34页 |
| ·算法的流程 | 第34-35页 |
| ·算法的流程图 | 第35-37页 |
| ·遗传-蚁群算法的应用 | 第37-38页 |
| ·适应度函数 | 第37页 |
| ·信息素增量 | 第37-38页 |
| ·仿真实验及结论 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 混沌-蚁群算法在区域交通信号动态优化中的应用 | 第40-52页 |
| ·城市区域交通信号优化模型 | 第40-44页 |
| ·车流的离散现象 | 第40-41页 |
| ·交通流与停车队列动态预测模型 | 第41-42页 |
| ·信号灯配时参数协调优化问题的多阶段决策模型 | 第42-44页 |
| ·混沌-蚁群算法的开发 | 第44-48页 |
| ·交通路网中的蚁群算法模型 | 第44-45页 |
| ·混沌-蚁群算法的基本思想 | 第45-46页 |
| ·混沌-蚁群算法的流程 | 第46-48页 |
| ·混沌-蚁群算法的应用 | 第48页 |
| ·系统框图与主要算法步骤 | 第48-50页 |
| ·系统框图 | 第48-49页 |
| ·主要算法步骤 | 第49-50页 |
| ·仿真实验及结论 | 第50-51页 |
| ·仿真网络描述 | 第50页 |
| ·仿真实验 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第52-54页 |
| ·主要研究成果 | 第52页 |
| ·未来研究方向 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 作者研究生期间论文发表情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |