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基于蚁群算法的过饱和交叉口群路径优化研究

摘要第5-6页
abstract第6页
引言第9-10页
1 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状及应用第11-15页
        1.2.1 蚁群算法研究现状第11-12页
        1.2.2 路径优化研究现状第12-13页
        1.2.3 过饱和状态研究现状第13页
        1.2.4 国内外蚁群算法的应用第13-15页
    1.3 研究内容与方法第15-16页
    1.4 本章小结第16-17页
2 蚁群优化算法及其改进第17-25页
    2.1 群体智能算法第17-18页
    2.2 蚁群算法基本理论第18-19页
    2.3 蚁群算法中的转移概率与信息素更新机制第19-22页
        2.3.1 转移概率第20页
        2.3.2 信息素更新机制第20-22页
    2.4 蚁群算法原理第22-23页
    2.5 蚁群算法的改进思路第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
3 过饱和交叉口群与综合延误模型第25-31页
    3.1 过饱和交叉口群的概念及路网基础模型第25-27页
        3.1.1 饱和度概念及确定第25页
        3.1.2 过饱和交叉口群概念第25-26页
        3.1.3 过饱和交叉口群路网基础模型第26-27页
    3.2 路段时间计算标准与交叉口综合延误模型第27-29页
        3.2.1 路段时间计算标准第27-28页
        3.2.2 交叉口综合延误模型第28-29页
    3.3 数据采集工具与编程软件第29-30页
        3.3.1 数据采集工具第29-30页
        3.3.2 编程软件第30页
    3.4 本章小结第30-31页
4 基于蚁群算法的过饱和交叉口群路径优化选择第31-58页
    4.1 蚁群算法主要参数与参数设置的合理性分析第31-34页
        4.1.1 蚁群算法的主要参数第31-33页
        4.1.2 主要参数设置的合理性分析第33-34页
    4.2 实验数据来源及数据处理第34-42页
    4.3 交叉口与路段行驶时间表示第42-44页
    4.4 过饱和交叉口群最优路径确定的实验过程与效果分析第44-54页
        4.4.1 实验程序设计第44-45页
        4.4.2 测试数据1的实验过程与效果分析第45-50页
        4.4.3 测试数据2的实验过程与效果分析第50-54页
    4.5 蚁群算法的可扩展性第54-57页
    4.6 本章小结第57-58页
5 结论与展望第58-60页
    5.1 本文的内容总结第58页
    5.2 未来研究展望第58-60页
参考文献第60-63页
在学研究成果第63-64页
致谢第64页

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