| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第12-28页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-23页 |
| 1.2.1 交通流仿真模型 | 第13-14页 |
| 1.2.2 尾气排放和燃油消耗模型 | 第14-15页 |
| 1.2.3 交通控制策略 | 第15-16页 |
| 1.2.4 快速路多目标控制方法 | 第16-19页 |
| 1.2.5 动态多目标优化算法 | 第19-23页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第23-27页 |
| 1.3.1 主要内容 | 第23-24页 |
| 1.3.2 创新点 | 第24-26页 |
| 1.3.3 主要思路 | 第26-27页 |
| 1.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第二章 基础理论 | 第28-40页 |
| 2.1 快速路交通控制策略 | 第28-29页 |
| 2.2 快速路交通控制方法——模型预测控制 | 第29-32页 |
| 2.2.1 基本概念 | 第29-30页 |
| 2.2.2 交通控制中的应用 | 第30-31页 |
| 2.2.3 性能指标 | 第31-32页 |
| 2.3 动态多目标优化问题及相关算法 | 第32-38页 |
| 2.3.1 动态多目标优化问题及其分类 | 第32-35页 |
| 2.3.2 基本的静态多目标进化算法——NSGA-II | 第35-38页 |
| 2.4 基于动态多目标优化算法的模型预测控制 | 第38-39页 |
| 2.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第三章 单匝道快速路动态多目标交通优化控制 | 第40-74页 |
| 3.1 交通流仿真模型与尾气排放和燃油消耗模型 | 第40-43页 |
| 3.1.1 METANET交通流仿真模型 | 第40-42页 |
| 3.1.2 尾气排放与燃油消耗模型 | 第42-43页 |
| 3.2 基于聚类预测的动态多目标优化算法 | 第43-59页 |
| 3.2.1 预测模型 | 第44-45页 |
| 3.2.2 CPDMO-NSGA-II算法 | 第45-50页 |
| 3.2.3 测试函数与评价指标 | 第50-51页 |
| 3.2.4 算法性能 | 第51-59页 |
| 3.3 实例仿真与分析 | 第59-72页 |
| 3.3.1 仿真场景 | 第59-60页 |
| 3.3.2 单匝道快速路的交通优化控制问题描述 | 第60-61页 |
| 3.3.3 约束处理 | 第61-63页 |
| 3.3.4 控制方案选择 | 第63-64页 |
| 3.3.5 仿真结果 | 第64-72页 |
| 3.4 本章小结 | 第72-74页 |
| 第四章 多匝道快速路动态多目标交通优化控制 | 第74-105页 |
| 4.1 CTM交通流仿真模型 | 第74-76页 |
| 4.2 基于多种群预测的动态多目标优化算法 | 第76-85页 |
| 4.2.1 MPPDMO-NSGA-II算法 | 第77-80页 |
| 4.2.2 算法性能 | 第80-85页 |
| 4.3 实例仿真与分析 | 第85-103页 |
| 4.3.1 仿真场景 | 第86-88页 |
| 4.3.2 多匝道快速路的交通优化控制问题描述 | 第88-89页 |
| 4.3.3 约束处理与控制方案选择 | 第89-90页 |
| 4.3.4 分布式优化控制 | 第90-91页 |
| 4.3.5 仿真结果 | 第91-103页 |
| 4.4 本章小结 | 第103-105页 |
| 第五章 仿真平台 | 第105-121页 |
| 5.1 仿真平台结构设计 | 第105-107页 |
| 5.2 控制方案优化模块 | 第107-111页 |
| 5.2.1 单匝道快速路网 | 第107-108页 |
| 5.2.2 多匝道快速路网 | 第108-111页 |
| 5.3 基于 Visual C | 第111-117页 |
| 5.3.1 用户界面 | 第111-112页 |
| 5.3.2 MATLAB类库 | 第112页 |
| 5.3.3 VISSIM的COM接口 | 第112-116页 |
| 5.3.4 数据库接口 | 第116-117页 |
| 5.4 路网仿真模块 | 第117-119页 |
| 5.4.1 路网模型 | 第117-118页 |
| 5.4.2 输入数据 | 第118-119页 |
| 5.4.3 输出数据 | 第119页 |
| 5.5 数据库 | 第119-120页 |
| 5.6 本章小结 | 第120-121页 |
| 第六章 结论与展望 | 第121-123页 |
| 6.1 主要研究成果及结论 | 第121-122页 |
| 6.2 未来工作展望 | 第122-123页 |
| 参考文献 | 第123-131页 |
| 致谢 | 第131页 |