| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-20页 |
| ·城市系统 | 第9-12页 |
| ·城市系统的概念 | 第9-10页 |
| ·城市系统研究的内容 | 第10页 |
| ·城市系统的研究背景 | 第10-12页 |
| ·城市系统的研究方法 | 第12-15页 |
| ·描述城镇体系以及城市内部空间结构的静态模型 | 第12-13页 |
| ·以系统动力学和劳利模型为代表的宏观动态城市模型 | 第13-15页 |
| ·以复杂系统理论为基础的动态演化城市模型 | 第15页 |
| ·复杂性理论 | 第15-18页 |
| ·复杂性理论产生的背景 | 第15-17页 |
| ·复杂性理论在城市系统研究中的应用 | 第17-18页 |
| ·论文结构与研究框架 | 第18-20页 |
| 第2章 复杂性理论研究框架 | 第20-32页 |
| ·复杂性理论的概念 | 第20-23页 |
| ·复杂性理论的由来 | 第20-21页 |
| ·复杂系统 | 第21-22页 |
| ·复杂系统的特点 | 第22-23页 |
| ·人工生命 | 第23-31页 |
| ·人工生命学科的起源 | 第23-25页 |
| ·人工生命的研究领域 | 第25-26页 |
| ·人工生命的主要思想 | 第26-28页 |
| ·复杂性理论的人工生命研究框架 | 第28页 |
| ·网络动力学 | 第28-29页 |
| ·群体智能 | 第29-30页 |
| ·复杂适应系统 | 第30-31页 |
| ·本章总结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于元胞自动扩展模型的城市影响区研究 | 第32-45页 |
| ·元胞自动机 | 第32-37页 |
| ·元胞自动机的起源 | 第32-33页 |
| ·元胞自动机的定义 | 第33-34页 |
| ·元胞自动机的构成 | 第34-36页 |
| ·元胞自动机的一般特征 | 第36-37页 |
| ·元胞自动机在城市系统中的应用 | 第37-38页 |
| ·生成城市影响区的元胞自动机扩展模型 | 第38-42页 |
| ·划分的理论基础以及扩展 | 第38-39页 |
| ·元胞自动机生成城市影响区模型 | 第39-42页 |
| ·对陕西省城市影响区的分析计算 | 第42-44页 |
| ·本章总结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于遗传算法的城市消防点选址研究 | 第45-60页 |
| ·遗传算法 | 第45-48页 |
| ·遗传算法的基本概念 | 第45-46页 |
| ·遗传算法的实现 | 第46-47页 |
| ·模式定理 | 第47-48页 |
| ·城市消防点空间选址问题 | 第48-49页 |
| ·城市空间选址问题 | 第48-49页 |
| ·城市消防点空间选址 | 第49页 |
| ·城市消防点选址问题的遗传算法框架 | 第49-54页 |
| ·消防点选址问题提出 | 第49-51页 |
| ·算法描述 | 第51-54页 |
| ·遗传算法在西安市城市消防点布局优化中的应用 | 第54-58页 |
| ·数据准备 | 第54-56页 |
| ·计算与结果分析 | 第56-58页 |
| ·本章总结 | 第58-60页 |
| 第5章 GA-PSO 混合规划算法及其在城市交通量预测中的应用 | 第60-79页 |
| ·粒子群优化算法与遗传规划 | 第60-66页 |
| ·粒子群优化算法 | 第60-63页 |
| ·粒子群优化算法的特征 | 第63页 |
| ·遗传规划 | 第63-66页 |
| ·GA-PSO 混合规划算法 | 第66-71页 |
| ·解的描述 | 第67-68页 |
| ·GA 规划算法 | 第68-69页 |
| ·GA-PSO 混合规划算法 | 第69-70页 |
| ·GA-PSO 混合规划算法分析 | 第70-71页 |
| ·GA-PSO 混合规划算法在城市交通量预测中的应用 | 第71-77页 |
| ·城市交通量的预测方法 | 第71-73页 |
| ·GA-PSO 混合规划对西安市城市交通量的预测 | 第73-77页 |
| ·本章总结 | 第77-79页 |
| 第6章 人工免疫系统与蚂蚁算法理论与应用 | 第79-95页 |
| ·人工免疫系统 | 第79-86页 |
| ·免疫系统原理 | 第79-81页 |
| ·人工免疫系统 | 第81-83页 |
| ·人工免疫系统的算法 | 第83-86页 |
| ·人工免疫系统在城市系统研究中的应用 | 第86-89页 |
| ·演化仿真 | 第86-87页 |
| ·区位选择优化 | 第87-88页 |
| ·地图识别 | 第88-89页 |
| ·蚂蚁算法 | 第89-91页 |
| ·蚂蚁算法的优化机理及特点 | 第89-90页 |
| ·蚂蚁算法的优化模型描述 | 第90-91页 |
| ·蚂蚁算法的主要步骤 | 第91页 |
| ·蚂蚁算法在城市系统中的应用 | 第91-94页 |
| ·本章总结 | 第94-95页 |
| 第7章 CAS 理论及基于RSCAS 的城镇等级体系形成模型研究 | 第95-114页 |
| ·复杂适应系统理论 | 第95-99页 |
| ·复杂适应系统的概念 | 第95-96页 |
| ·CAS 中适应性主体(Adaptive Agent) | 第96-98页 |
| ·CAS 的建模步骤 | 第98-99页 |
| ·中心地理论与城镇等级体系 | 第99-102页 |
| ·中心地理论的几个概念 | 第99-101页 |
| ·中心地理论的主要内容 | 第101-102页 |
| ·RSCAS 模型 | 第102-112页 |
| ·问题的提出 | 第102页 |
| ·模型结构 | 第102-103页 |
| ·系统运行 | 第103-104页 |
| ·RSCAS 的系统结构和算法 | 第104-108页 |
| ·RSCAS 模型的运行与结果 | 第108-112页 |
| ·RSCAS 模型的运行结果分析 | 第112页 |
| ·本章总结 | 第112-114页 |
| 第8章 结论 | 第114-117页 |
| 参考文献 | 第117-129页 |
| 学术与科研成果 | 第129-131页 |
| 致谢 | 第131页 |
