| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 致谢 | 第8-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第13-14页 |
| ·出租车运营现状 | 第13-14页 |
| ·出租车智能调度研究的意义 | 第14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-17页 |
| ·国内外研究概况 | 第14-16页 |
| ·国内出租车调度应用概况 | 第16-17页 |
| ·研究目标、内容、技术路线 | 第17-19页 |
| ·研究目标 | 第17页 |
| ·研究内容 | 第17页 |
| ·技术路线 | 第17-19页 |
| 第二章 城市出租车调度一般方法分析研究 | 第19-31页 |
| ·出租车特性分析 | 第19-20页 |
| ·基本定义 | 第19页 |
| ·出租车出行特性分析 | 第19-20页 |
| ·出租车调度特性分析 | 第20页 |
| ·GPS 理论及相关技术概述 | 第20-22页 |
| ·GPS 全球定位系统概述 | 第20-21页 |
| ·GPS 全球定位系统组成 | 第21页 |
| ·GPS 全球定位系统原理 | 第21-22页 |
| ·GIS 理论及相关技术概述 | 第22-25页 |
| ·GIS 地理信息系统概述 | 第22-23页 |
| ·GIS 地理信息系统数据 | 第23页 |
| ·GIS 地理信息系统软件及应用开发 | 第23-24页 |
| ·GIS-T 交通地理信息系统概述 | 第24-25页 |
| ·出租车调度一般方法分析 | 第25-30页 |
| ·现有出租车调度方法总结 | 第25-26页 |
| ·自主呼叫式出租车调度方法研究 | 第26-28页 |
| ·集中式出租车调度方法研究 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于GIS 和多智能体技术的出租车调度方法研究 | 第31-43页 |
| ·基于 GIS 和多智能体技术的出租车调度方法的原理 | 第31-34页 |
| ·Agent 理论的由来和起源 | 第31页 |
| ·Agent 的定义和分类 | 第31-32页 |
| ·Multi-Agent 的研究现状 | 第32-33页 |
| ·基于 GIS 和多智能体的出租车调度方法的提出 | 第33-34页 |
| ·基于 GIS 和多智能体技术的出租车调度方法研究 | 第34-39页 |
| ·调度方法概述 | 第34-35页 |
| ·调度方法原理研究 | 第35-37页 |
| ·调度方法执行步骤 | 第37-39页 |
| ·调度方法实现的关键问题及解决方法 | 第39-42页 |
| ·调度方法实现的关键问题 | 第39页 |
| ·BDI 协商模型 | 第39-41页 |
| ·改进的协商模型 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 出租车调度系统中最短路径算法研究 | 第43-57页 |
| ·动态道路交通网络模型建立 | 第43-45页 |
| ·出租车调度系统中最短路径问题概述 | 第43页 |
| ·动态道路交通网络模型建立 | 第43-45页 |
| ·出租车智能体最优路径算法设计 | 第45-51页 |
| ·交通平峰时段出租车智能体最优路径算法 | 第45-46页 |
| ·交通高峰时段出租车智能体最优路径算法 | 第46-51页 |
| ·出租车智能体最优路径算法在GIS 上的实现 | 第51-56页 |
| ·GIS 路网结构拓扑化 | 第51-52页 |
| ·平峰时段出租车智能体最优路径算法实现 | 第52-54页 |
| ·高峰时段出租车智能体最优路径算法实现 | 第54-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 出租车智能调度的实例应用及仿真评价 | 第57-63页 |
| ·仿真环境及操作平台 | 第57-59页 |
| ·实例仿真方案设计 | 第59-60页 |
| ·仿真参数分析 | 第59页 |
| ·仿真方案设计 | 第59-60页 |
| ·仿真结果分析 | 第60-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结和展望 | 第63-65页 |
| ·论文总结 | 第63页 |
| ·论文展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第68页 |
| 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第68-69页 |
