| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 智能交通系统研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 地理信息系统研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 最优路径算法研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文的主要工作及结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 镇江市部分区域路网拓扑模型的建立 | 第16-24页 |
| 2.1 软件介绍 | 第16-20页 |
| 2.1.1 模型组建软件Map Info | 第17-19页 |
| 2.1.2 算法编程软件Map Basic | 第19-20页 |
| 2.2 镇江市部分区域路网模型的建立 | 第20页 |
| 2.3 镇江市部分区域路网模型的拓扑 | 第20-22页 |
| 2.4 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于Floyd算法的镇江市部分区域路径规划 | 第24-34页 |
| 3.1 Floyd算法介绍 | 第24-27页 |
| 3.2 Floyd算法实验 | 第27-32页 |
| 3.2.1 基于无向加权路网模型的矩阵迭代实验 | 第27-30页 |
| 3.2.2 基于镇江市部分区域的路径规划实验 | 第30-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于蚁群算法的镇江市部分区域路径规划 | 第34-62页 |
| 4.1 蚁群算法介绍 | 第34-35页 |
| 4.2 蚁群算法的数学模型 | 第35-38页 |
| 4.3 蚁群算法相关参数实验 | 第38-60页 |
| 4.3.1 循环次数实验 | 第40-42页 |
| 4.3.2 蚂蚁数实验 | 第42-45页 |
| 4.3.3 信息素启发因子实验 | 第45-48页 |
| 4.3.4 期望启发因子实验 | 第48-50页 |
| 4.3.5 信息素挥发率实验 | 第50-53页 |
| 4.3.6 常量Q实验 | 第53-56页 |
| 4.3.7 常量C实验 | 第56-59页 |
| 4.3.8 较优参数配置实验 | 第59-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-62页 |
| 第5章 基于改进蚁群算法的镇江市部分区域路径规划 | 第62-78页 |
| 5.1 常用的蚁群算法改进策略 | 第62-63页 |
| 5.2 蚁群算法的改进设计 | 第63-64页 |
| 5.3 改进蚁群算法相关参数实验 | 第64-71页 |
| 5.3.1 信息素浓度范围实验 | 第64-65页 |
| 5.3.2 调节因子实验 | 第65-68页 |
| 5.3.3 创新概率实验 | 第68-71页 |
| 5.4 蚁群算法改进前后性能对比实验 | 第71-76页 |
| 5.5 本章小结 | 第76-78页 |
| 第6章 基于F蚁群算法的动态路径规划 | 第78-86页 |
| 6.1 动态路径规划设计 | 第78-80页 |
| 6.2 动态路径规划实验 | 第80-84页 |
| 6.3 本章小结 | 第84-86页 |
| 总结与展望 | 第86-88页 |
| 参考文献 | 第88-92页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第92-94页 |
| 致谢 | 第94页 |