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区域交通协同控制的混沌量子进化算法研究

摘要第1-5页
ABSTRACT第5-14页
第一章 绪论第14-22页
   ·研究背景及意义第14-15页
   ·国内外研究现状第15-18页
   ·交通信号控制类型第18-20页
     ·按信号控制范围划分的类型第18-19页
     ·按信号控制原理划分的类型第19-20页
   ·本文组织结构第20-22页
第二章 单交叉口单目标优化配时的混沌量子进化算法第22-32页
   ·引言第22页
   ·单交叉口信号配时控制模型第22-26页
     ·评价指标与基本假设第22页
     ·基于最小延误的单交叉口信号控制模型第22-26页
   ·单交叉口单目标优化配时算法设计第26-29页
     ·基于适应度调节的混沌量子进化算法第26页
     ·染色体编码第26-27页
     ·混沌初始化第27页
     ·适应度函数第27页
     ·量子旋转门第27-28页
     ·基于适应度调节的混沌变异策略第28页
     ·算法流程第28-29页
   ·仿真与分析第29-31页
     ·算法仿真第29-31页
     ·结果分析第31页
   ·本章小结第31-32页
第三章 单交叉口多目标优化配时的混沌量子进化算法第32-42页
   ·引言第32页
   ·单交叉口多目标优化配时模型第32-36页
     ·评价指标第32-33页
     ·单交叉口多目标优化配时模型建立第33-36页
   ·单交叉口多目标优化配时算法设计第36-38页
     ·基于目标函数梯度的混沌量子进化算法第36页
     ·基于目标函数梯度的量子旋转门第36-37页
     ·混沌变异策略第37页
     ·算法流程第37-38页
   ·仿真与分析第38-41页
   ·本章小结第41-42页
第四章 干线交叉口信号控制的混沌量子进化算法第42-58页
   ·引言第42页
   ·干线系统的形成要素第42-43页
   ·干线交叉口信号控制模型第43-50页
     ·双向绿波第43页
     ·绿波带形成条件第43-45页
     ·绿波控制模型建立的基本假设第45页
     ·基于最小延误的双向绿波控制模型第45-50页
   ·干线交叉口信号控制算法设计第50-53页
     ·基于目标函数梯度与适应度相结合的混沌量子进化算法第50页
     ·基于目标函数梯度的量子旋转门第50-51页
     ·基于适应度调节的混沌变异策略第51-52页
     ·算法流程第52-53页
   ·仿真与分析第53-57页
     ·方案设计第53-55页
     ·仿真与分析第55-57页
   ·本章小结第57-58页
第五章 平面区域交叉口信号协同控制的混沌量子进化算法第58-67页
   ·引言第58页
   ·平面区域交叉口信号协同控制模型第58-60页
     ·平面区域交叉口信号协同控制的前提条件第58-59页
     ·基于最小延误的平面区域交叉口信号协同控制模型第59-60页
   ·基于目标函数梯度与适应度相结合的混沌双链量子进化算法第60-63页
     ·算法介绍第60页
     ·染色体编码第60页
     ·解空间变换第60-61页
     ·基于目标函数梯度的量子旋转门第61-62页
     ·基于适应度调节的混沌变异策略第62-63页
     ·算法流程第63页
   ·平面区域交叉口信号协同控制算法设计第63-65页
     ·关键交叉口绿信比优化算法设计第63-64页
     ·干线交叉口信号相位差优化算法设计第64-65页
   ·仿真与分析第65-66页
   ·本章小结第66-67页
总结与展望第67-69页
参考文献第69-72页
攻读学位期间发表的论文第72-73页
攻读学位期间参加的课题第73-75页
致谢第75页

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