| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容与取得成果 | 第11-12页 |
| 1.3.1 研究内容与所做的工作 | 第11页 |
| 1.3.2 本文的创新之处 | 第11-12页 |
| 1.4 论文结构 | 第12-13页 |
| 第二章 基于实时道路的路径优化技术分析 | 第13-27页 |
| 2.1 路径优化问题研究综述 | 第13-19页 |
| 2.1.1 VRP 问题及蚁群算法 | 第13-18页 |
| 2.1.2 最短路径算法 | 第18-19页 |
| 2.2 现有研究存在的问题 | 第19-21页 |
| 2.2.1 算法缺陷 | 第19-20页 |
| 2.2.2 模型缺陷 | 第20-21页 |
| 2.3 本文的研究思路 | 第21-22页 |
| 2.4 相关技术简介 | 第22-27页 |
| 2.4.1 全球定位系统GPS | 第22-23页 |
| 2.4.2 道路信息采集技术 | 第23-25页 |
| 2.4.3 地理信息系统GIS | 第25-27页 |
| 第三章 实时路况采集技术研究 | 第27-35页 |
| 3.1 城市高架道路路况采集 | 第27-28页 |
| 3.2 基于浮动车的实时路况采集技术研究 | 第28-33页 |
| 3.2.1 浮动车选型 | 第28页 |
| 3.2.2 GPS 经纬度坐标与GIS 电子地图坐标转换 | 第28-31页 |
| 3.2.3 采样点定位计算 | 第31-33页 |
| 3.3 实时路况的计算 | 第33-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于实时道路的路径优化算法设计 | 第35-56页 |
| 4.1 基于实时道路的路径优化解决框架 | 第35-38页 |
| 4.2 高效的蚁群算法实现 | 第38-42页 |
| 4.3 改进的A*算法解决实时道路的路径优化 | 第42-55页 |
| 4.3.1 经典A*算法的局限性 | 第42-44页 |
| 4.3.2 基于时间换算的A*算法 | 第44-46页 |
| 4.3.3 基于路程换算的A*算法 | 第46-50页 |
| 4.3.4 加入启发因子的改进A*算法 | 第50-51页 |
| 4.3.5 A*算法的预处理 | 第51-53页 |
| 4.3.6 改进的A*算法性能与测试比较 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 系统设计与实现 | 第56-71页 |
| 5.1 系统功能模块介绍 | 第56-57页 |
| 5.2 系统架构设计 | 第57-62页 |
| 5.3 数据库设计 | 第62-66页 |
| 5.4 系统演示 | 第66-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 本文总结 | 第71页 |
| 6.2 未来展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 附录一 浮动车采集原始数据 | 第76-83页 |
| 附录二 线圈采集数据 | 第83-85页 |
| 附录三 电子地图路面数据 | 第85-87页 |
| 致谢 | 第87-88页 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 | 第88-90页 |