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基于改进快速非支配排序遗传算法的交通信号优化研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究现状第11-14页
    1.3 主要工作第14-15页
    1.4 章节安排第15-16页
第2章 相关工作及理论基础第16-32页
    2.1 基本遗传算法第16-21页
        2.1.1 基本原理第16页
        2.1.2 编码方式及其适应度函数第16-17页
        2.1.3 遗传操作算子第17-18页
        2.1.4 基本遗传算法求解多目标优化问题弊端第18-19页
        2.1.5 求解多目标优化问题的改进遗传算法第19-21页
    2.2 基于非支配排序思想的遗传算法第21-32页
        2.2.1 多目标优化问题描述第21页
        2.2.2 Pareto基本概念第21-22页
        2.2.3 快速非支配排序过程第22-25页
        2.2.4 拥挤度描述第25-27页
        2.2.5 精英保留策略第27-28页
        2.2.6 算法主流程第28-32页
第3章 交通信号优化目标的选择以及本地化第32-42页
    3.1 交通信号优化目标的选择第32-33页
    3.2 交叉路口与交通信号控制参数第33-36页
    3.3 交通信号多目标优化配时模型第36-37页
    3.4 交通信号优化目标函数第37-42页
第4章 Ⅰ-NSGA Ⅱ算法设计第42-54页
    4.1 染色体编码第42页
    4.2 快速非支配排序过程第42-45页
    4.3 改进的拥挤度计算方法第45-47页
    4.4 改进的精英保留策略第47-49页
    4.5 遗传操作第49-51页
        4.5.1 选择操作第49-50页
        4.5.2 交叉操作第50页
        4.5.3 变异操作第50-51页
    4.6 算法主流程第51-54页
第5章 算法实验分析第54-62页
    5.1 算法实验数据第54页
    5.2 不同算法解的重复率对比分析第54-55页
    5.3 不同优化目标解的关联度对比分析第55-59页
    5.4 不同算法优化结果的对比分析第59页
    5.5 有无行人效益算法优化结果的对比分析第59-62页
第6章 结论和展望第62-66页
    6.1 结论第62-63页
    6.2 展望第63-66页
致谢第66-68页
参考文献第68-72页
攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况第72页
    一、发表论文、出版专著第72页
    二、科研项目第72页

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