基于拥堵费的全局流量最优交通诱导算法研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 目次 | 第7-9页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第9-12页 |
| 1.2 国内外研究现状及存在的问题 | 第12-14页 |
| 1.2.1 诱导算法国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容及结构安排 | 第14-17页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-17页 |
| 2 诱导算法的理论基础 | 第17-33页 |
| 2.1 路网表达方式 | 第17-18页 |
| 2.2 路径规划算法 | 第18-26页 |
| 2.2.1 Dijkstra算法 | 第19-21页 |
| 2.2.2 启发式搜索算法 | 第21-25页 |
| 2.2.3 其它搜索算法 | 第25-26页 |
| 2.3 道路交通的相关参数 | 第26-30页 |
| 2.3.1 交通流量 | 第26-27页 |
| 2.3.2 交通流速度 | 第27页 |
| 2.3.3 交通流密度 | 第27-28页 |
| 2.3.4 交通流密度与速度之间的关系 | 第28-30页 |
| 2.4 交通流预测原理 | 第30-31页 |
| 2.5 小结 | 第31-33页 |
| 3 智能交通系统简介 | 第33-43页 |
| 3.1 系统框架 | 第33-34页 |
| 3.2 车载终端 | 第34-37页 |
| 3.3 应用服务软件 | 第37-40页 |
| 3.4 服务器端算法 | 第40-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-43页 |
| 4 交通拥堵费模型 | 第43-49页 |
| 4.1 交通拥堵费概况 | 第43-45页 |
| 4.2 拥堵费模型 | 第45-48页 |
| 4.3 小结 | 第48-49页 |
| 5 全局最优诱导算法 | 第49-59页 |
| 5.1 全局最优理论 | 第49-50页 |
| 5.2 算法流程 | 第50-57页 |
| 5.2.1 初始化 | 第52页 |
| 5.2.2 生成备选路径 | 第52-53页 |
| 5.2.3 选择备选路径 | 第53-55页 |
| 5.2.4 更新路段信息 | 第55-56页 |
| 5.2.5 更新概率选择参数 | 第56-57页 |
| 5.3 小结 | 第57-59页 |
| 6 交通路网仿真与分析 | 第59-77页 |
| 6.1 模拟路网仿真 | 第59-68页 |
| 6.1.1 场景一 | 第61-64页 |
| 6.1.2 场景二 | 第64-66页 |
| 6.1.3 场景三 | 第66-67页 |
| 6.1.4 场景四 | 第67-68页 |
| 6.2 基于上海市路网的仿真 | 第68-71页 |
| 6.3 多种诱导方式对路况的影响 | 第71-75页 |
| 6.4 小结 | 第75-77页 |
| 7 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 研究成果 | 第85页 |
