基于改进蚁群算法的避免拥堵最优路径选择
| 摘要 | 第6-7页 |
| abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3 本论文研究内容及章节安排 | 第14-16页 |
| 1.3.1 本论文研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 本论文章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 蚁群算法理论分析 | 第16-24页 |
| 2.1 蚁群算法的基本原理及优缺点 | 第16-22页 |
| 2.1.1 基本蚁群算法的原理 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基本蚁群算法的模型 | 第17-19页 |
| 2.1.3 基本蚁群算法的流程 | 第19-20页 |
| 2.1.4 基本蚁群算法优缺点 | 第20-21页 |
| 2.1.5 蚁群算法的优化 | 第21-22页 |
| 2.3 常见的改进蚁群算法 | 第22-23页 |
| 2.3.1 精英蚂蚁系统 | 第22页 |
| 2.3.2 优化排序的蚂蚁系统 | 第22-23页 |
| 2.3.3 最大最小蚂蚁系统 | 第23页 |
| 2.3.4 最优最差蚁群算法 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 道路拥堵因素分析及拥堵状态建模 | 第24-30页 |
| 3.1 问题表示方法 | 第24-25页 |
| 3.2 道路拥堵因素分析 | 第25-28页 |
| 3.3 道路拥堵状态建模 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于道路拥堵问题的蚁群改进算法 | 第30-38页 |
| 4.1 算法流程 | 第30-31页 |
| 4.2 改进启发函数机制 | 第31-32页 |
| 4.3 改进信息素初始机制 | 第32-33页 |
| 4.4 改进局部信息素更新机制 | 第33-34页 |
| 4.5 改进全局信息素更新机制 | 第34-36页 |
| 4.6 改进蚁群算法信息素阈值和状态转移规则 | 第36-37页 |
| 4.7 算法伪代码 | 第37页 |
| 4.8 本章小结 | 第37-38页 |
| 第5章 仿真实验 | 第38-62页 |
| 5.1 测试实例 | 第38-40页 |
| 5.2 测试指标 | 第40页 |
| 5.3 实验参数设定 | 第40-47页 |
| 5.4 改进机制有效性的验证 | 第47-50页 |
| 5.5 算法整体评估 | 第50-59页 |
| 5.6 ATJ-ACO结果展示 | 第59-61页 |
| 5.7 本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 结论 | 第62-63页 |
| 进一步工作 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
