| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第10页 |
| 1.3 主要研究内容与技术路线 | 第10-12页 |
| 第二章 交通路线方案设计理论及优化理论分析 | 第12-18页 |
| 2.1 交通路线方案设计理论分析 | 第12-14页 |
| 2.1.1 路线方案设计原则 | 第12页 |
| 2.1.2 路线方案设计步骤 | 第12-13页 |
| 2.1.3 路线方案设计影响因素 | 第13-14页 |
| 2.2 交通路线方案优化理论分析 | 第14-16页 |
| 2.2.1 路线方案优化技术 | 第14-15页 |
| 2.2.2 多目标优化问题概述 | 第15页 |
| 2.2.3 Pareto最优解决策方法 | 第15-16页 |
| 2.3 GIS在交通路线中的应用 | 第16-18页 |
| 2.3.1 GIS的基本概念 | 第16-17页 |
| 2.3.2 GIS在交通路线中的应用 | 第17-18页 |
| 第三章 交通路线方案设计的数学模型 | 第18-29页 |
| 3.1 交通路线优化模型 | 第18-20页 |
| 3.1.1 交通三维路线模型 | 第18-19页 |
| 3.1.2 选线约束条件 | 第19-20页 |
| 3.2 交通路线的费用函数模型 | 第20-29页 |
| 3.2.1 费用模型综述 | 第20-21页 |
| 3.2.2 公路建设费用模型 | 第21-24页 |
| 3.2.3 用户费用模型 | 第24-27页 |
| 3.2.4 后期维护费用模型 | 第27-28页 |
| 3.2.5 敏感地区占地面积模型 | 第28-29页 |
| 第四章 基于改进SPEA2 算法的路线优化设计 | 第29-40页 |
| 4.1 优化方法选择 | 第29页 |
| 4.2 多目标遗传算法优化模型 | 第29-32页 |
| 4.2.1 遗传算法的基本原理 | 第29-30页 |
| 4.2.2 遗传算法的基本步骤 | 第30页 |
| 4.2.3 目标函数确定及约束条件 | 第30-32页 |
| 4.3 改进SPEA2 算法的路线优化模型 | 第32-40页 |
| 4.3.1 遗传编码及初始化方案 | 第32-33页 |
| 4.3.2 遗传算子选择 | 第33-38页 |
| 4.3.3 个人选择及精英优化策略 | 第38-39页 |
| 4.3.4 SPEA2 与改进的HSPEA2 对比分析 | 第39-40页 |
| 第五章 路线优化程序开发及案例分析 | 第40-48页 |
| 5.1 路线优化程序的实现 | 第40-41页 |
| 5.2 实际案例优化分析 | 第41-48页 |
| 5.2.1 实验数据及约束参数设定 | 第41-43页 |
| 5.2.2 实验效果显示 | 第43-46页 |
| 5.2.3 算法优化对比分析 | 第46-48页 |
| 总结与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |