摘要 | 第1-6页 |
Abstract | 第6-9页 |
第一章 绪论 | 第9-17页 |
·城市交通控制发展的历史背景 | 第9-10页 |
·国内外的发展现状 | 第10-12页 |
·国外城市交通控制的现状 | 第10-11页 |
·国内城市交通控制的现状 | 第11-12页 |
·城市交通控制的目的和任务 | 第12-13页 |
·城市交通控制的目的 | 第13页 |
·城市交通控制的任务 | 第13页 |
·城市交通控制的类型 | 第13-15页 |
·研究意义 | 第15页 |
·研究的主要内容 | 第15-17页 |
第二章 Agent的基本理论及其在交通控制系统中的应用 | 第17-23页 |
·Agent原理和技术 | 第17-20页 |
·Agent的特点 | 第17-18页 |
·Agent的结构模型 | 第18-20页 |
·Multi-Agent系统 | 第20-21页 |
·城市交通控制系统采用Multi—Agent技术的可行性与优越性 | 第21-22页 |
·本章小结 | 第22-23页 |
第三章 基于博弈论的Agent协调机制研究 | 第23-32页 |
·博弈论及其在交通中的应用 | 第23-26页 |
·博弈论基础 | 第23-24页 |
·博弈论思想在交通中的应用 | 第24-26页 |
·基于Nash均衡的交通控制协调算法 | 第26-31页 |
·路口自主式信号控制算法 | 第28-29页 |
·路口间协调控制算法 | 第29-30页 |
·系统协调控制算法 | 第30-31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第四章 基于Multi-Agent和"递阶集散"的城市交通控制系统 | 第32-48页 |
·Agent的构建 | 第32-35页 |
·交叉口Agent的组成结构 | 第32-34页 |
·子区Agent的组成结构 | 第34-35页 |
·中央Agent的组成结构 | 第35页 |
·基于Agent的"递阶集散"协调实施模式 | 第35-38页 |
·"递阶集散"的含义及适用性 | 第35-36页 |
·递阶集散层次结构 | 第36-38页 |
·"递阶集散"的实现 | 第38页 |
·交通子区的动态划分 | 第38-42页 |
·动态子区的定义 | 第39页 |
·子区划分的原则 | 第39-41页 |
·子区划分的方法 | 第41-42页 |
·交通控制系统区域协调 | 第42-47页 |
·系统整体控制方案 | 第42页 |
·Agent之间通讯的设计与实现 | 第42-45页 |
·交叉口Agent间协调实现 | 第45-47页 |
·本章小结 | 第47-48页 |
第五章 Agent的短时交通量预测 | 第48-60页 |
·遗传算法的基本原理 | 第48-49页 |
·GA-RBF神经网络的设计和应用 | 第49-56页 |
·遗传算法对RBF神经网络的优化 | 第49-51页 |
·GA-RBF算法的实现步骤 | 第51-52页 |
·GA-RBF神经网络在Matlab中的实现 | 第52-56页 |
·算例及预测结果分析 | 第56-59页 |
·本章小结 | 第59-60页 |
结论 | 第60-61页 |
总结 | 第60页 |
展望 | 第60-61页 |
参考文献 | 第61-63页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第63-64页 |
致谢 | 第64页 |