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基于改进的遗传算法的城市内自助游行程规划系统研究

致谢第1-6页
摘要第6-7页
Abstract第7-9页
目次第9-12页
图清单第12-14页
表清单第14-15页
1 绪论第15-18页
   ·研究背景第15-16页
   ·研究内容第16页
   ·论文结构第16-18页
2 相关问题和技术第18-34页
   ·旅行商问题第18-20页
     ·旅行商的问题概述第18页
     ·TSP 的数学描述与分类第18-19页
     ·现有的 TSP 的计算方法第19-20页
     ·TSP 的研究现状第20页
   ·遗传算法第20-26页
     ·基本思想和术语第21-22页
     ·遗传算法原理设计第22-25页
     ·遗传算法优缺点第25-26页
   ·系统的体系结构第26-28页
     ·C/S 结构第26-27页
     ·B/S 结构第27-28页
   ·Windows 8 平台系统原理第28-30页
   ·开发工具 Visual Studio 2012第30-31页
   ·高德 Maps API 的地图服务第31页
   ·JSON 技术第31-32页
   ·本章小结第32-34页
3 系统需求分析与总体设计第34-43页
   ·系统需求分析第34-38页
     ·系统的功能性需求第36-37页
     ·系统用例图分析第37-38页
   ·系统总体设计第38-42页
     ·系统体系结构第38-39页
     ·数据库层设计第39-41页
     ·业务层设计第41-42页
   ·本章小结第42-43页
4 系统详细设计和算法实现第43-54页
   ·系统模块详细设计第43-47页
     ·兴趣点(POI)数据库维护模块详细设计第43-44页
     ·用户信息管理模块详细设计第44-45页
     ·交通信息获取模块详细设计第45-46页
     ·行程规划模块详细设计第46-47页
   ·行程规划模型的建立第47-49页
     ·建立目标函数第47-48页
     ·模型约束条件第48-49页
     ·路线规划模型第49页
   ·算法的改进第49-53页
     ·编码方式第49页
     ·处理约束条件第49-50页
     ·适应度函数第50页
     ·初始群体第50页
     ·遗传算子和终止条件第50-53页
   ·本章小结第53-54页
5 系统实现与运行效果第54-72页
   ·系统开发运行环境第54页
   ·系统编程实现第54-63页
     ·兴趣点(POI)数据库维护模块实现第54-57页
     ·交通信息获取模块实现第57-59页
     ·行程规划模块实现第59-61页
     ·地图展示路线模块编程实现第61-63页
   ·系统测试与运行效果第63-71页
     ·测试用例第63-64页
     ·测试环境第64-65页
     ·模拟数据运行效果第65-67页
     ·真实数据运行效果第67-71页
     ·测试结果分析第71页
   ·本章小结第71-72页
6 总结与展望第72-74页
   ·全文总结第72页
   ·下一步工作展望第72-74页
参考文献第74-78页
作者简历第78页
攻读硕士学位期间发表的学术论第78页

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