| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 课题来源 | 第11页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 第二章 动态交通流分配模型 | 第13-22页 |
| 2.1 动态交通流分配简介 | 第13-15页 |
| 2.1.1 动态交通流分配模型的定义 | 第13页 |
| 2.1.2 动态交通流的相关术语与符号 | 第13-15页 |
| 2.2 动态交通流模型中的约束条件 | 第15-16页 |
| 2.2.1 流量守恒 | 第15页 |
| 2.2.2 非负约束 | 第15页 |
| 2.2.3 路段上最大车辆数限制 | 第15-16页 |
| 2.2.4 路段上的最大流出率限制 | 第16页 |
| 2.3 动态交通流中常用的优化方法 | 第16-21页 |
| 2.3.1 遗传算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 禁忌搜索算法 | 第18-19页 |
| 2.3.3 混沌优化算法 | 第19页 |
| 2.3.4 蚁群算法 | 第19-20页 |
| 2.3.5 几种优化算法的比较 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 蚁群优化算法及其性能分析 | 第22-45页 |
| 3.1 蚂蚁系统简介 | 第22-30页 |
| 3.1.1 算法的起源 | 第22-23页 |
| 3.1.2 算法的基本原理 | 第23-25页 |
| 3.1.3 算法的特点 | 第25-26页 |
| 3.1.4 算法的步骤 | 第26-28页 |
| 3.1.5 核心代码 | 第28-29页 |
| 3.1.6 算法的优缺点 | 第29-30页 |
| 3.2 改进的蚁群优化算法 | 第30-39页 |
| 3.2.1 精英蚂蚁算法 | 第30-32页 |
| 3.2.2 最大-最小蚂蚁算法 | 第32-36页 |
| 3.2.3 蚁群系统算法 | 第36-39页 |
| 3.3 四种方法的性能比较 | 第39-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 基于蚁群算法的动态交通流分配模型研究 | 第45-58页 |
| 4.1 动态交通流分配问题 | 第45-47页 |
| 4.1.1 动态交通流分配问题的描述 | 第45页 |
| 4.1.2 动态交通流分配问题的特点 | 第45-46页 |
| 4.1.3 动态交通流分配模型的约束条件 | 第46-47页 |
| 4.2 改进算法介绍 | 第47-49页 |
| 4.3 基于蚁群算法的动态交通流分配模型 | 第49-53页 |
| 4.3.1 假设与约束 | 第49-50页 |
| 4.3.2 设计思路 | 第50-51页 |
| 4.3.3 具体步骤 | 第51-53页 |
| 4.4 基于蚁群算法的多车辆下的动态交通流分配模型 | 第53-57页 |
| 4.4.1 假设与约束 | 第53-54页 |
| 4.4.2 设计思路 | 第54-55页 |
| 4.4.3 具体步骤 | 第55-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 动态交通流分配模型的仿真结果与分析 | 第58-73页 |
| 5.1 仿真环境 | 第58页 |
| 5.2 模型设计 | 第58-60页 |
| 5.3 具体实现 | 第60-72页 |
| 5.3.1 基于改进蚁群算法的单车辆下的动态交通流分配模型 | 第60-68页 |
| 5.3.2 基于改进蚁群算法的多车辆下的动态交通流分配模型 | 第68-72页 |
| 5.4 本章小结 | 第72-73页 |
| 第六章 结论和展望 | 第73-75页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第73-74页 |
| 6.2 研究展望 | 第74-75页 |
| 参考文献 | 第75-82页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
