基于城市道路网的遗传最短路径算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-15页 |
| ·研究背景 | 第7页 |
| ·最短路径研究现状及意义 | 第7-10页 |
| ·Dijkstra算法 | 第8-9页 |
| ·A*算法 | 第9页 |
| ·蚁群算法 | 第9页 |
| ·模拟退火算法 | 第9-10页 |
| ·遗传算法 | 第10-12页 |
| ·遗传算法的发展 | 第10-11页 |
| ·遗传算法的应用领域 | 第11-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12-15页 |
| 2 道路拓扑结构的构建 | 第15-25页 |
| ·道路网属性 | 第15-16页 |
| ·道路网络的要素 | 第16-18页 |
| ·网络基本要素 | 第16页 |
| ·要素的数据结构的表示 | 第16-18页 |
| ·地图路网数据的提取 | 第18-21页 |
| ·路段的提取 | 第18-19页 |
| ·点图元的提取 | 第19-20页 |
| ·数据的存储 | 第20-21页 |
| ·最短路径搜索平台的构建 | 第21-23页 |
| ·本章小结 | 第23-25页 |
| 3 基本遗传算法介绍 | 第25-35页 |
| ·遗传算法的基本理论 | 第25-28页 |
| ·主要元素介绍 | 第25-26页 |
| ·遗传算法基本思想 | 第26-28页 |
| ·基本遗传算法的分析 | 第28-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 基于遗传算法的最短路径搜索 | 第35-47页 |
| ·最短路径遗传搜索算法实现 | 第35-43页 |
| ·与Dijkstra算法的比较 | 第43-46页 |
| ·时间复杂度的比较 | 第43-44页 |
| ·搜索结果的比较 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 5 遗传算法的改进 | 第47-61页 |
| ·遗传算法的改进方向 | 第47-49页 |
| ·基于改进遗传算法的最短路径搜索 | 第49-53页 |
| ·选择方法的改进 | 第49-50页 |
| ·交叉方式的改进 | 第50-51页 |
| ·变异方式的改进 | 第51-53页 |
| ·参数对搜索效果的影响 | 第53-58页 |
| ·交叉率对搜索效果的影响 | 第53-54页 |
| ·变异率对搜索效果的影响 | 第54-55页 |
| ·终止条件对搜索效果的影响 | 第55-57页 |
| ·种群数目对搜索效果的影响 | 第57-58页 |
| ·改进前后遗传算法的比较 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 6 遗传算法的扩展研究 | 第61-67页 |
| ·道路存在障碍的情形 | 第61-62页 |
| ·求k条最优路径 | 第62-65页 |
| ·通过站点最少的情形 | 第65-66页 |
| ·算法分析 | 第66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 7 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
