基于智能优化的交通分配问题的求解算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景与研究意义 | 第9-10页 |
| ·研究现状 | 第10-14页 |
| ·静态交通分配研究现状 | 第10-11页 |
| ·动态交通分配研究现状 | 第11-14页 |
| ·本文的主要工作 | 第14页 |
| ·本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 2 交通分配基本理论 | 第16-27页 |
| ·交通分配原理 | 第16-17页 |
| ·交通分配路阻函数 | 第17-20页 |
| ·BPR路阻函数 | 第17-19页 |
| ·分段路阻函数(SIF) | 第19-20页 |
| ·静态交通分配模型 | 第20-22页 |
| ·平衡分配模型 | 第20-21页 |
| ·系统最优模型 | 第21-22页 |
| ·动态交通分配模型 | 第22-26页 |
| ·动态交通分配的约束条件 | 第22-24页 |
| ·最优控制动态交通分配模型 | 第24-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 3 基于智能优化的交通分配问题求解算法 | 第27-37页 |
| ·基于蚁群算法的交通分配问题求解 | 第27-30页 |
| ·蚁群算法简介 | 第27页 |
| ·改进的蚁群算法求解交通分配问题 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法的变量和参数设置 | 第28页 |
| ·蚁群算法具体实现步骤 | 第28-30页 |
| ·算法流程图 | 第30页 |
| ·基于遗传算法的交通分配问题求解 | 第30-33页 |
| ·遗传算法简介 | 第30-31页 |
| ·改进的遗传算法求解交通分配问题 | 第31-32页 |
| ·算法流程图 | 第32-33页 |
| ·基于粒子群优化的交通分配问题求解 | 第33-36页 |
| ·粒子群优化算法简介 | 第33-34页 |
| ·维变异操作 | 第34-35页 |
| ·改进的粒子群算法求解交通分配问题 | 第35-36页 |
| ·算法流程图 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 4 静态交通分配实例测试 | 第37-46页 |
| ·算法实例 | 第37-38页 |
| ·实验环境 | 第38页 |
| ·计算结果及分析 | 第38-45页 |
| ·改进的蚁群算法实验结果 | 第38-40页 |
| ·改进的遗传算法实验结果 | 第40-42页 |
| ·改进的粒子群优化实验结果 | 第42-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 静态交通分配实例测试 | 第46-52页 |
| ·算法实例 | 第46页 |
| ·具体优化思想 | 第46-48页 |
| ·计算结果及分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 附录A 附录内容名称 | 第57-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
