古村落游览路径生成模型的研究与应用
摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
第一章 绪论 | 第11-15页 |
1.1 论文研究背景和意义 | 第11-12页 |
1.2 论文研究工作 | 第12-13页 |
1.3 论文结构 | 第13-15页 |
第二章 相关研究现状 | 第15-29页 |
2.1 旅游规划 | 第15页 |
2.2 路径规划常用到的问题模型 | 第15-17页 |
2.2.1 旅行商问题 | 第15-16页 |
2.2.2 车辆路径问题 | 第16-17页 |
2.3 多目标规划 | 第17-21页 |
2.3.1 多目标规划概述 | 第17-18页 |
2.3.2 Pareto最优解 | 第18页 |
2.3.3 多目标规划转化单目标规划 | 第18-20页 |
2.3.4 元启发式算法与多目标规划 | 第20-21页 |
2.4 蚁群算法 | 第21-25页 |
2.4.1 蚁群算法概述 | 第21-22页 |
2.4.2 蚁群算法原理 | 第22-24页 |
2.4.3 蚁群算法流程 | 第24-25页 |
2.5 评价与权重 | 第25-27页 |
2.5.1 概述 | 第25页 |
2.5.2 主观赋权法 | 第25-26页 |
2.5.3 客观赋权法 | 第26-27页 |
2.6 本章小结 | 第27-29页 |
第三章 古村落景点评分模型 | 第29-34页 |
3.1 古村落特征 | 第29页 |
3.2 权重的计算 | 第29-32页 |
3.3 景点评分计算 | 第32页 |
3.4 本章小结 | 第32-34页 |
第四章 古村落游览路径生成模型 | 第34-43页 |
4.1 问题描述与模型建立 | 第34-36页 |
4.1.1 问题描述 | 第34页 |
4.1.2 目标与限制 | 第34页 |
4.1.3 数学建模 | 第34-36页 |
4.2 使用蚁群算法求解模型 | 第36-42页 |
4.2.1 算法总体流程 | 第36-38页 |
4.2.2 数据初始化 | 第38-39页 |
4.2.3 选择概率的计算 | 第39-40页 |
4.2.4 信息素更新 | 第40-41页 |
4.2.5 更新最优路径 | 第41-42页 |
4.3 本章小结 | 第42-43页 |
第五章 古村落游览路径规划的系统模块实现 | 第43-55页 |
5.1 实现概述 | 第43-44页 |
5.1.1 开发环境 | 第43页 |
5.1.2 模块概述 | 第43-44页 |
5.2 系统设计 | 第44-48页 |
5.2.1 总体架构设计 | 第44-45页 |
5.2.2 数据库设计 | 第45-48页 |
5.3 系统实现 | 第48-54页 |
5.3.1 系统关键流程实现 | 第48-49页 |
5.3.2 景点评分模块实现 | 第49-50页 |
5.3.3 数据归一化模块实现 | 第50-51页 |
5.3.4 路径构建模块实现 | 第51-54页 |
5.3.5 系统界面展示 | 第54页 |
5.4 本章小结 | 第54-55页 |
第六章 模型的测试与评价 | 第55-65页 |
6.1 测试概述 | 第55页 |
6.2 案例测试 | 第55-61页 |
6.2.1 权值与评分的计算 | 第55-58页 |
6.2.2 路径构建 | 第58-59页 |
6.2.3 收敛分析 | 第59-61页 |
6.3 对比测试 | 第61-63页 |
6.3.1 与未修改的蚁群算法进行对比 | 第61-62页 |
6.3.2 与旅行商问题进行对比测试 | 第62-63页 |
6.4 模型评价 | 第63页 |
6.5 本章小结 | 第63-65页 |
总结与展望 | 第65-67页 |
研究工作总结 | 第65-66页 |
工作展望 | 第66-67页 |
参考文献 | 第67-71页 |
攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第71-72页 |
致谢 | 第72-73页 |
附表 | 第73页 |