| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-19页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 动态交通流分配的研究背景及现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 动态交通流分配的研究背景 | 第10-12页 |
| 1.2.2 动态交通流分配的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 GIS的发展现状及应用 | 第13-15页 |
| 1.3.1 GIS的发展现状 | 第13-15页 |
| 1.3.2 GIS技术在交通分配中的应用 | 第15页 |
| 1.4 蚁群算法国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.4.1 蚁群算法的国外研究现状 | 第16页 |
| 1.4.2 蚁群算法的国内研究现状 | 第16-17页 |
| 1.5 本文研究的主要内容 | 第17-18页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第17页 |
| 1.5.2 论文章节安排 | 第17-18页 |
| 1.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 交通流分配模型 | 第19-27页 |
| 2.1 动态交通流分配模型概述 | 第19页 |
| 2.2 动态交通分配的特性 | 第19-20页 |
| 2.3 增量分配法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 全有全无分配法思想 | 第20-21页 |
| 2.3.2 增量分配法思想 | 第21页 |
| 2.3.3 增量分配法算法步骤 | 第21-22页 |
| 2.4 Frank-Wolfe算法 | 第22-23页 |
| 2.4.1 Frank-Wolfe算法的主要特点 | 第23页 |
| 2.4.2 Frank-Wolfe算法的实现步骤 | 第23页 |
| 2.5 蚁群算法 | 第23-26页 |
| 2.5.1 蚁群系统 | 第23-25页 |
| 2.5.2 蚁群算法的具体实现 | 第25页 |
| 2.5.3 蚁群算法求解动态交通流分配问题 | 第25-26页 |
| 2.6 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 交通路网的数据组织 | 第27-36页 |
| 3.1 MapInfo MapX功能概述 | 第27-29页 |
| 3.1.1 MapInfo工具 | 第27页 |
| 3.1.2 MapX功能 | 第27-28页 |
| 3.1.3 MapX图层 | 第28-29页 |
| 3.2 交通路网的建立 | 第29-33页 |
| 3.2.1 路网的矢量地图 | 第29-31页 |
| 3.2.2 路网拓扑结构的构建 | 第31-33页 |
| 3.3 GeoSet文件 | 第33页 |
| 3.4 MapX基本功能 | 第33-35页 |
| 3.4.1 地图工具 | 第33页 |
| 3.4.2 最短路径实现 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 动态交通系统最优控制模型的实现 | 第36-59页 |
| 4.1 动态交通系统最优控制模型 | 第36-38页 |
| 4.1.1 动态交通系统最优控制模型简述 | 第36页 |
| 4.1.2 动态交通系统最优的基本模型 | 第36-38页 |
| 4.2 GIS的开发模式 | 第38-41页 |
| 4.2.1 GIS的三种开发模式 | 第38-39页 |
| 4.2.2 GIS的开发模式的比较 | 第39-41页 |
| 4.3 基础路网 | 第41-43页 |
| 4.4 基于增量分配法的算法实现 | 第43-47页 |
| 4.4.1 增量分配算法流程 | 第43-46页 |
| 4.4.2 增量分配结果 | 第46-47页 |
| 4.5 基于蚁群算法的实现 | 第47-52页 |
| 4.5.1 蚁群算法流程 | 第47-50页 |
| 4.5.2 蚁群算法结果 | 第50-52页 |
| 4.6 结果比较 | 第52-56页 |
| 4.6.1 两种分配方案的结果比较 | 第52-53页 |
| 4.6.2 车流量突然为零情况的结果比较 | 第53-54页 |
| 4.6.3 车流量突然增大情况的结果比较 | 第54-56页 |
| 4.7 在MapX中的数据获取及地图渲染 | 第56-58页 |
| 4.7.1 增量分配算法结果的地图渲染 | 第56-57页 |
| 4.7.2 蚁群算法结果的地图渲染 | 第57-58页 |
| 4.8 本章小结 | 第58-59页 |
| 第五章 动态用户均衡控制模型的实现 | 第59-71页 |
| 5.1 动态用户均衡控制模型 | 第59-60页 |
| 5.1.1 动态用户均衡控制模型简述 | 第59页 |
| 5.1.2 动态交通用户均衡的基本模型 | 第59-60页 |
| 5.2 基于Frank-Wolfe的算法实现 | 第60-63页 |
| 5.2.1 Frank-Wolfe算法流程 | 第60-62页 |
| 5.2.2 Frank-Wolfe算法结果 | 第62-63页 |
| 5.3 基于蚁群算法的实现 | 第63-65页 |
| 5.3.1 蚁群算法流程 | 第63-65页 |
| 5.3.2 蚁群算法结果 | 第65页 |
| 5.4 分配结果 | 第65-69页 |
| 5.4.1 两种分配方案的结果比较 | 第65-66页 |
| 5.4.2 路段流量结果比较 | 第66-69页 |
| 5.5 在MapX中的数据获取及地图渲染 | 第69-70页 |
| 5.5.1 Frank-Wolfe算法结果的地图渲染 | 第69页 |
| 5.5.2 蚁群算法结果的地图渲染 | 第69-70页 |
| 5.6 本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| 6.1 主要研究成果 | 第71页 |
| 6.2 不足与展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-78页 |
| 致谢 | 第78页 |