| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题来源 | 第12页 |
| 1.3 动态交通分配研究现状 | 第12-16页 |
| 1.4 粒子群优化算法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.4.1 粒子群算法的研究与发展 | 第16-17页 |
| 1.4.2 粒子群算法的主要模型 | 第17-18页 |
| 1.5 本文的主要内容 | 第18-19页 |
| 1.6 本文结构安排 | 第19-20页 |
| 1.7 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 动态交通分配基础理论及智能优化算法的研究综述 | 第21-39页 |
| 2.1 交通流理论 | 第21-24页 |
| 2.1.1 交通流主要参数 | 第21-23页 |
| 2.1.2 动态交通流分配基础理论 | 第23-24页 |
| 2.2 交通流分配技术 | 第24-27页 |
| 2.2.1 交通流分配分类 | 第24-26页 |
| 2.2.2 动态交通流分配理论 | 第26-27页 |
| 2.3 动态交通分配中的相关术语及约束 | 第27-31页 |
| 2.3.1 相关术语 | 第27-28页 |
| 2.3.2 符号定义 | 第28页 |
| 2.3.3 目标函数 | 第28-29页 |
| 2.3.4 相关约束 | 第29-31页 |
| 2.4 粒子群优化算法理论与原理 | 第31-35页 |
| 2.4.1 粒子群算法概述 | 第31页 |
| 2.4.2 PSO优化算法基本原理 | 第31-35页 |
| 2.5 遗传算法理论与原理 | 第35-36页 |
| 2.5.1 遗传算法算法概述 | 第35页 |
| 2.5.2 GA算法算法基本原理 | 第35-36页 |
| 2.6 模拟退火算法理论与原理 | 第36-38页 |
| 2.6.1 模拟退火算法概述 | 第36-37页 |
| 2.6.2 SA算法算法基本流程 | 第37-38页 |
| 2.7 本章小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于智能优化算法求解动态交通分配模型的研究 | 第39-61页 |
| 3.1 基于最优控制的动态交通流分配模型 | 第39-42页 |
| 3.1.1 最优控制理论 | 第39-40页 |
| 3.1.2 动态交通分配模型建立 | 第40-42页 |
| 3.2 基于粒子群算法求解动态交通分配模型 | 第42-47页 |
| 3.2.1 PSO算法设计 | 第42-43页 |
| 3.2.2 PSO算法求解结果对比分析 | 第43-47页 |
| 3.3 基于遗传算法求解动态交通分配模型 | 第47-55页 |
| 3.3.1 GA算法设计 | 第47-49页 |
| 3.3.2 GA算法求解结果对比分析 | 第49-55页 |
| 3.4 基于模拟退化算法求解动态交通分配模型 | 第55-59页 |
| 3.4.1 SA算法设计 | 第55-57页 |
| 3.4.2 SA算法求解结果对比分析 | 第57-59页 |
| 3.5 三种智能优化算法结果对比分析 | 第59-60页 |
| 3.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于非线性动态惯性权重的粒子群优化算法 | 第61-83页 |
| 4.1 基于改进惯性权重的粒子群优化算法 | 第61-65页 |
| 4.1.1 线性微分递减惯性权重 | 第61-62页 |
| 4.1.2 随机惯性权重 | 第62页 |
| 4.1.3 带控制因子的非线性递减惯性权重 | 第62-63页 |
| 4.1.4 先增后减惯性权重 | 第63页 |
| 4.1.5 非线性动态改进惯性权重 | 第63-65页 |
| 4.2 基于学习因子变化的粒子群优化算法 | 第65-66页 |
| 4.2.1 三角函数变化学习因子 | 第65页 |
| 4.2.2 反余弦学习因子 | 第65-66页 |
| 4.3 算法设计 | 第66-69页 |
| 4.4 算法性能分析 | 第69-81页 |
| 4.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第5章 基于寄生免疫机制的粒子群优化算法 | 第83-99页 |
| 5.1 寄生免疫的机理概述 | 第83-84页 |
| 5.2 寄生免疫机制粒子群算法设计 | 第84-87页 |
| 5.3 算法性能分析 | 第87-96页 |
| 5.3.1 寄生免疫机制粒子群算法性能分析 | 第87-94页 |
| 5.3.2 24种策略的算法性能对比分析 | 第94-95页 |
| 5.3.3 三种算法的性能对比分析 | 第95-96页 |
| 5.4 交通分配结果分析 | 第96-97页 |
| 5.5 不同交通需求下的算法结果对比分析 | 第97-98页 |
| 5.6 本章小结 | 第98-99页 |
| 第6章 总结与展望 | 第99-101页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第99页 |
| 6.2 未来研究方向展望 | 第99-101页 |
| 参考文献 | 第101-107页 |
| 致谢 | 第107页 |