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车辆导航中多路径推荐算法研究

中文摘要第1-4页
英文摘要第4-7页
1 绪论第7-15页
   ·研究背景及意义第7-9页
   ·国内外研究现状第9-12页
   ·论文研究内容第12-13页
   ·论文组织结构第13-14页
   ·本章小结第14-15页
2 多条准最短路径问题第15-21页
   ·问题的研究内容第15-17页
   ·MQSRP 问题的数学模型第17-18页
   ·MQSRP 问题求解的策略和方法第18-20页
     ·Dijkstra 算法第18-19页
     ·A*算法第19页
     ·K 最短路径算法第19页
     ·Floyd 算法第19页
     ·遗传算法第19-20页
   ·本章小结第20-21页
3 多路径问题的混合算法第21-28页
   ·混合算法原理第21-22页
   ·遗传算法第22-26页
     ·染色体编码第23-24页
     ·种群初始化第24-25页
     ·自然选择第25页
     ·进化算子第25页
     ·染色体替换策略第25-26页
     ·适应度函数第26页
   ·遗传算法演化过程第26-27页
   ·本章小结第27-28页
4 基于时间划分的路网模型第28-33页
   ·时间划分的依据第28-30页
   ·TDRNM 模型第30-32页
   ·本章小结第32-33页
5 多路径的合理性及其混合算法第33-41页
   ·多路径的合理性分析第33-35页
   ·合理MQSRP 的方法第35-36页
   ·考虑合理性的混合算法第36-39页
     ·路段数据结构第36页
     ·种群初始化第36-38页
     ·染色体替换策略及数据更新第38-39页
   ·适应度函数第39页
   ·CRHA 算法演化过程第39-40页
   ·本章小结第40-41页
6 实验及分析第41-50页
   ·主要开发工具与运行环境第41页
     ·主要开发工具第41页
     ·实验平台第41页
   ·混合算法在静态路网中的实验与分析第41-46页
     ·λ的取值与能获得染色体个数的关系第41-43页
     ·λ的取值与算法的计算时间关系第43页
     ·算法对比实验第43-46页
   ·基于TDRNM 模型的实验与分析第46-48页
     ·模拟交通数据的产生及说明第46-47页
     ·正常和拥挤状态下的效率实验第47-48页
   ·CRHA 算法的实验与分析第48-49页
   ·本章小结第49-50页
7 总结与展望第50-52页
   ·研究总结第50-51页
   ·展望第51-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-57页
附录第57页
 A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第57页
 B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第57页

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