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基于多智能体的城市交通控制系统研究

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

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