| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1．1 选题背景 | 第10页 |
| 1．2 相关研究进展 | 第10-19页 |
| 1．2．1 最短路径算法 | 第10-13页 |
| 1．2．2 WebGIS中最短路径分析 | 第13页 |
| 1．2．3 遗传算法 | 第13-19页 |
| 1．2．3．1 国外研究概况 | 第14-18页 |
| 1．2．3．2 国内研究概况 | 第18-19页 |
| 1．3 论文研究框架 | 第19-20页 |
| 第二章 遗传算法及其基本理论简介 | 第20-26页 |
| 2．1 遗传算法的形式化表示与基本流程 | 第21-22页 |
| 2．2 遗传算法的基本理论 | 第22-25页 |
| 2．2．1 模式定理 | 第22-24页 |
| 2．2．2 积木块假设 | 第24页 |
| 2．2．3 隐并行性定理 | 第24-25页 |
| 2．3 小结 | 第25-26页 |
| 第三章 拓扑结构构建 | 第26-31页 |
| 3．1 空间网络的构成 | 第26-27页 |
| 3．2 网络图论的基本概念 | 第27-28页 |
| 3．3 MO的数据结构 | 第28-29页 |
| 3．4 构建方案设计 | 第29-30页 |
| 3．4．1 MO弧段与结点拓扑结构 | 第29-30页 |
| 3．4．2 构建方案 | 第30页 |
| 3．5 小结 | 第30-31页 |
| 第四章 基于遗传算法的最短路径策略 | 第31-47页 |
| 4．1 最短路径问题的形式化描述 | 第31页 |
| 4．2 基于遗传算法的最短路径策略 | 第31-35页 |
| 4．2．1 最短路径总框架图 | 第32-33页 |
| 4．2．2 遗传算法求解最短路径模块设计框架 | 第33-34页 |
| 4．2．3 编码选择 | 第34页 |
| 4．2．4 适应度函数f(i) | 第34页 |
| 4．2．5 遗传算子 | 第34-35页 |
| 4．2．6 终止条件 | 第35页 |
| 4．3 遗传算法的参数及优化 | 第35-46页 |
| 4．3．1 选择算子 | 第36-37页 |
| 4．3．2 交叉算子 | 第37-40页 |
| 4．3．3 变异算子 | 第40-42页 |
| 4．3．4 优化方案设计 | 第42-46页 |
| 4．3．4．1 简单遗传算法 | 第42-43页 |
| 4．3．4．2 改进思路 | 第43-44页 |
| 4．3．4．3 优化方案设计 | 第44-46页 |
| 4．4 小结 | 第46-47页 |
| 第五章 模块设计与应用实例 | 第47-56页 |
| 5．1 平台的架构 | 第47页 |
| 5．2 模块设计 | 第47-53页 |
| 5．2．1 拓扑结构模块 | 第47-50页 |
| 5．2．1．1 线图层数据的读取 | 第48-49页 |
| 5．2．1．2 提取线数据的点信息 | 第49页 |
| 5．2．1．3 创建点线间的邻接关系表 | 第49-50页 |
| 5．2．2 起点与终点的设置与获取 | 第50页 |
| 5．2．3 最短路径求解模块 | 第50-53页 |
| 5．2．3．1 shortCut中的内部类和全局变量的定义 | 第50-52页 |
| 5．2．3．2 个体的初始化 | 第52页 |
| 5．2．3．3 交叉操作算子 | 第52页 |
| 5．2．3．4 变异操作算子 | 第52-53页 |
| 5．2．3．5 路径的显示实现 | 第53页 |
| 5．3 应用实例 | 第53-55页 |
| 5．4 小结 | 第55-56页 |
| 第六章 结论与展望 | 第56-58页 |
| 6．1 总结 | 第56页 |
| 6．2 进一步的研究工作 | 第56-58页 |
| 附录一 学术论文发表情况 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 后记 | 第62页 |