| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究历史和发展现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文主要内容及章节安排 | 第12-14页 |
| 第二章 系统需求分析及路径规划算法 | 第14-24页 |
| 2.1 系统功能需求分析 | 第14-15页 |
| 2.2 路径规划的相关问题 | 第15-18页 |
| 2.2.1 图论的相关概念 | 第16-17页 |
| 2.2.2 最优路径评价标准 | 第17-18页 |
| 2.3 路径规划算法 | 第18-23页 |
| 2.3.1 Dijkstra算法 | 第18-19页 |
| 2.3.2 遗传算法 | 第19-20页 |
| 2.3.3 蚁群算法 | 第20-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 最优停车路径规划算法的设计 | 第24-41页 |
| 3.1 基本蚁群算法 | 第24-30页 |
| 3.1.1 基本蚁群算法的数学模型 | 第24-26页 |
| 3.1.2 基本蚁群算法的实现步骤 | 第26-27页 |
| 3.1.3 基本蚁群算法参数的实验分析 | 第27-30页 |
| 3.2 停车路径规划与TSP问题的区别 | 第30页 |
| 3.3 最优停车路径规划算法的设计 | 第30-35页 |
| 3.3.1 多群体蚁群的双向搜索 | 第30-32页 |
| 3.3.2 路径相交判别方法的设计 | 第32-33页 |
| 3.3.3 初始信息素的设计 | 第33-34页 |
| 3.3.4 启发函数的设计 | 第34页 |
| 3.3.5 最优停车路径规划算法的流程图 | 第34-35页 |
| 3.4 最优停车路径规划算法的仿真结果 | 第35-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于Android的智能停车系统的设计与实现 | 第41-60页 |
| 4.1 移动智能平台的选择 | 第41-43页 |
| 4.2 智能停车系统APP的原型设计 | 第43-46页 |
| 4.3 智能停车系统APP的实现 | 第46-59页 |
| 4.3.1 聚合数据和百度地图开发平台的介绍 | 第46页 |
| 4.3.2 配置工程 | 第46-47页 |
| 4.3.3 首界面的实现 | 第47-54页 |
| 4.3.4 列表界面的实现 | 第54-55页 |
| 4.3.5 详情界面的实现 | 第55-56页 |
| 4.3.6 路径规划界面的实现 | 第56-59页 |
| 4.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 附录 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65页 |