灾变条件下公路网动态路径诱导决策模型与算法设计
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·国外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·论文的主要内容及框架 | 第14-16页 |
| ·论文的主要工作 | 第16-17页 |
| 2 灾变条件下公路网动态路径诱导系统设计 | 第17-25页 |
| ·交通信息中心TIC | 第17-22页 |
| ·灾变事件采集子系统 | 第18-19页 |
| ·交通流采集子系统 | 第19-21页 |
| ·最优路径决策子系统 | 第21-22页 |
| ·数据通信子系统DCS | 第22页 |
| ·车载导航子系统VNS | 第22-23页 |
| ·动态信息服务子系统DTISS | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 3 灾变条件下公路网动态路径诱导决策模型构建 | 第25-35页 |
| ·灾变事件影响范围 | 第25-27页 |
| ·动态路径诱导决策问题的描述和模型约束 | 第27-32页 |
| ·动态路径诱导决策问题的描述 | 第27-28页 |
| ·动态路径诱导决策问题的模型约束 | 第28-32页 |
| ·动态路径诱导决策模型的构建 | 第32-34页 |
| ·模型的假设条件 | 第32页 |
| ·模型的构建 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 4 最优路径求解算法分析与设计 | 第35-45页 |
| ·典最优路径算法 | 第35-39页 |
| ·Dijkstra算法 | 第35-36页 |
| ·Floyd算法 | 第36页 |
| ·遗传算法 | 第36-37页 |
| ·模拟退火算法 | 第37页 |
| ·蚁群算法 | 第37-39页 |
| ·各种算法比较分析 | 第39-40页 |
| ·改进蚁群算法设计 | 第40-44页 |
| ·改进蚁群算法与蚁群算法的差异 | 第40页 |
| ·改进蚁群算法的状态转移率确定 | 第40-41页 |
| ·信息素更新规则 | 第41-42页 |
| ·改进蚁群算法步骤 | 第42-44页 |
| ·改进蚁群算法的收敛性证明 | 第44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 5 济泰高速公路动态路径诱导决策研究 | 第45-57页 |
| ·应用实例描述 | 第45-46页 |
| ·动态路径诱导决策模型仿真 | 第46-48页 |
| ·交通流数据采集与处理 | 第48-53页 |
| ·交通量数据采集与处理 | 第48-51页 |
| ·地点速度数据采集与处理 | 第51-53页 |
| ·应用实例求解的结果分析 | 第53-56页 |
| ·交通事件仿真结果分析 | 第53-55页 |
| ·灾害性天气仿真结果 | 第55页 |
| ·不良交通状况 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-57页 |
| 6 结论与展望 | 第57-59页 |
| ·结论 | 第57-58页 |
| ·建议和展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录A | 第62-63页 |
| 作者简历 | 第63-65页 |
| 学位论文数据集 | 第65页 |
