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车联网路侧单元部署算法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 研究背景和意义第9-10页
    1.2 研究现状第10-13页
        1.2.1 VANET研究现状第10-12页
        1.2.2 RSU部署研究现状第12-13页
    1.3 论文的主要研究工作第13-14页
    1.4 论文的组织结构第14-15页
2 VANET及遗传算法第15-25页
    2.1 MANET概述第15页
    2.2 VANET概述第15-18页
        2.2.1 VANET特点第16-17页
        2.2.2 VANET应用第17-18页
    2.3 通信模式第18-22页
        2.3.1 V2V通信第19-20页
        2.3.2 V2R通信第20-21页
        2.3.3 V2V和V2R联合通信模式第21-22页
    2.4 遗传算法第22-23页
        2.4.1 遗传算法概述第22页
        2.4.2 遗传算法研究现状第22-23页
    2.5 粒子群算法第23-24页
        2.5.1 粒子群算法概述第23页
        2.5.2 粒子群算法研究现状第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
3 RSU部署问题模型第25-28页
    3.1 路网模型第26页
    3.2 效益模型第26-27页
    3.3 本章小结第27-28页
4 高速公路RSU部署策略第28-38页
    4.1 RSU部署策略第29-34页
        4.1.1 权重为常数分段函数的单个RSU部署方案第29-30页
        4.1.2 权重为连续函数的单个RSU部署第30-31页
        4.1.3 权重为常数分段函数的两个RSU部署第31-33页
        4.1.4 权重为连续函数的两个RSU部署第33-34页
    4.2 结果分析第34-37页
        4.2.1 权重为常数分段函数的RSU部署结果分析第34-37页
        4.2.2 权重为连续函数的RSU部署结果分析第37页
    4.3 讨论第37页
    4.4 本章小结第37-38页
5 城市环境RSU部署方案第38-53页
    5.1 遗传算法主要操作第38-40页
    5.2 基于遗传算法的RSU部署策略第40-44页
        5.2.1 利用遗传算法解决RSU部署问题的主要操作第40-43页
        5.2.2 基于遗传算法的RSU部署策略算法描述第43-44页
    5.3 粒子群算法主要操作第44-46页
    5.4 基于粒子群算法的RSU部署策略第46-48页
        5.4.1 利用粒子群算法解决RSU部署问题的主要操作第46-47页
        5.4.2 基于粒子群算法的RSU部署策略算法描述第47-48页
    5.5 分析与讨论第48-52页
        5.5.1 部署结果与分析第48-51页
        5.5.2 讨论第51-52页
    5.6 本章小结第52-53页
结论第53-54页
参考文献第54-59页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第59-60页
致谢第60-61页

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