| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-13页 |
| ·交叉口信号控制概述 | 第13-15页 |
| ·交叉口信号控制发展 | 第13-14页 |
| ·交叉口信号控制理论与方法 | 第14-15页 |
| ·过饱和交叉口群 | 第15-16页 |
| ·交叉口群 | 第15-16页 |
| ·过饱和状态交叉口群介绍 | 第16页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第16-19页 |
| ·本文的主要工作 | 第16-17页 |
| ·本文的结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 Multi-Agent理论技术 | 第19-24页 |
| ·引言 | 第19页 |
| ·Agent技术 | 第19-20页 |
| ·Agent结构 | 第19-20页 |
| ·Agent特征 | 第20页 |
| ·多智能体系统 | 第20-23页 |
| ·多智能体系统概述 | 第21-22页 |
| ·Multi-Agent在交通信号控制中优越性分析 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 Multi-Agent分布式区域交通控制模型 | 第24-32页 |
| ·引言 | 第24页 |
| ·Multi-Agent分布式区域交通控制模型建立 | 第24-25页 |
| ·Multi-Agent分布式区域交通控制模型结构 | 第24-25页 |
| ·交叉口群Agent结构模型 | 第25页 |
| ·交叉口群Agent信号控制优化 | 第25-27页 |
| ·自适应遗传算法 | 第25-26页 |
| ·交叉口群Agent计算模型 | 第26-27页 |
| ·实验结果与分析 | 第27-31页 |
| ·两种算法对比实验 | 第27-29页 |
| ·交叉口群Agent替代交叉口Agent | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于模糊控制的交叉口群动态划分方法研究 | 第32-40页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·相邻交叉口协调系数模糊推理方法 | 第32-36页 |
| ·模糊推理输入 | 第33-35页 |
| ·模糊推理输出 | 第35页 |
| ·模糊推理规则 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-39页 |
| ·交叉口子区划分实验 | 第36-38页 |
| ·划分实验对比实验 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 改进NSGA在过饱和交叉口群控制中的应用 | 第40-48页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·过饱和状态交叉口群状态识别方法 | 第40-41页 |
| ·改进NSGA在过饱和交叉口群中的应用 | 第41-45页 |
| ·实验结果与分析 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 结论与展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第55页 |
