基于改进粒子群算法的路口多目标信号实时控制研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第10-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第10-12页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状综述 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文的主要技术路线 | 第17-20页 |
| 第二章 路口信号控制理论及典型信号控制系统 | 第20-40页 |
| 2.1 信号控制基本概念 | 第21-22页 |
| 2.1.1 信号灯色 | 第21页 |
| 2.1.2 信号控制基本概念 | 第21-22页 |
| 2.2 路口多目标控制目标分析 | 第22-28页 |
| 2.2.1 延误分析 | 第22-24页 |
| 2.2.2 停车次数分析 | 第24-26页 |
| 2.2.3 通行能力分析 | 第26-28页 |
| 2.3 路口信号控制算法研究 | 第28-35页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第28-30页 |
| 2.3.2 模拟退火算法 | 第30-32页 |
| 2.3.3 粒子群算法 | 第32-34页 |
| 2.3.4 Dijkstra算法 | 第34-35页 |
| 2.3.5 算法比较 | 第35页 |
| 2.4 典型信号控制系统 | 第35-39页 |
| 2.4.1 英国TRANSYT | 第35-36页 |
| 2.4.2 英国SCOOT | 第36-37页 |
| 2.4.3 澳大利亚SCATS | 第37-38页 |
| 2.4.4 美国RHODES | 第38-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 改进粒子群算法在路口信号控制中的应用 | 第40-50页 |
| 3.1 路口多目标信号控制模型分析 | 第40-46页 |
| 3.1.1 既有多目标信号配时模型方法概述 | 第40-41页 |
| 3.1.2 多目标信号配时模型求解方法 | 第41-45页 |
| 3.1.3 既有方法不足 | 第45-46页 |
| 3.2 粒子群算法改进策略 | 第46-47页 |
| 3.2.1 Pareto最优化理论 | 第46-47页 |
| 3.2.2 锦标赛选择策略 | 第47页 |
| 3.3 改进粒子群算法在路口信号控制中的应用 | 第47-49页 |
| 3.3.1 改进粒子群算法在信号配时的应用 | 第47-48页 |
| 3.3.2 改进粒子群算法求解信号控制模型 | 第48-49页 |
| 3.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 路口信号控制问题的建模与求解 | 第50-60页 |
| 4.1 问题描述 | 第50-51页 |
| 4.2 路口多目标信号控制模型 | 第51-52页 |
| 4.3 评价指标体系 | 第52-54页 |
| 4.4 模型求解 | 第54-57页 |
| 4.4.1 变量定义 | 第54页 |
| 4.4.2 位置及速度更新 | 第54-55页 |
| 4.4.3 参数设定 | 第55-57页 |
| 4.5 算法流程 | 第57-59页 |
| 4.6 小结 | 第59-60页 |
| 第五章 路口多目标信号控制算例分析 | 第60-74页 |
| 5.1 粒子数及迭代次数的确定 | 第60-63页 |
| 5.1.1 粒子数的确定 | 第60-62页 |
| 5.1.2 迭代次数的确定 | 第62-63页 |
| 5.2 参数值的确定 | 第63-68页 |
| 5.2.1 惯性权重 | 第63-66页 |
| 5.2.2 加速常数 | 第66-68页 |
| 5.3 指标对比 | 第68-71页 |
| 5.4 单目标与多目标对比 | 第71-72页 |
| 5.5 本章小结 | 第72-74页 |
| 第六章 结论与展望 | 第74-76页 |
| 6.1 主要成果 | 第74-75页 |
| 6.2 展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 附录A 信号配时方案编程代码 | 第80-110页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第110-112页 |
| 致谢 | 第112页 |
