蚁群最短路径算法优化及其在GIS中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-16页 |
| ·论文研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·GIS及最短路径算法概述 | 第9-10页 |
| ·最短路径算法在GIS中的应用现状 | 第10-12页 |
| ·蚁群算法研究现状 | 第12-13页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 GIS引入最短路径选择 | 第16-23页 |
| ·GIS概述 | 第16页 |
| ·GIS的数据组织 | 第16-17页 |
| ·道路网络特征 | 第17页 |
| ·GIS应用于最短路径选择的必要性 | 第17-18页 |
| ·最短路径选择实现 | 第18-21页 |
| ·最短路径描述 | 第18-19页 |
| ·最短路径实现过程 | 第19页 |
| ·城市道路网络的矢量地图表达 | 第19-20页 |
| ·网络拓扑结构构建 | 第20-21页 |
| ·最短路径选择的高效算法 | 第21页 |
| ·GIS的开发方法简介 | 第21-23页 |
| 第三章 蚁群算法分析 | 第23-35页 |
| ·蚁群算法概述 | 第23页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第23-26页 |
| ·蚁群行为生物学基础 | 第23-25页 |
| ·蚁群算法的原理 | 第25-26页 |
| ·基本蚁群算法的数学模型 | 第26-28页 |
| ·基本蚁群算法的实现 | 第28-35页 |
| ·基本蚁群算法的实现步骤 | 第28页 |
| ·基本蚁群算法的程序结构流程 | 第28-32页 |
| ·蚁群算法性能分析 | 第32-33页 |
| ·算法的优缺点 | 第33-35页 |
| 第四章 最短路径算法遴选 | 第35-42页 |
| ·Djikstar算法 | 第35-38页 |
| ·Floyd算法 | 第38-40页 |
| ·蚁群算法 | 第40-42页 |
| 第五章 蚁群最短路径算法应用的模拟实现 | 第42-61页 |
| ·医疗救护系统模拟实现过程 | 第42页 |
| ·采用VC+MapX进行系统模拟实现 | 第42-45页 |
| ·MapX组件 | 第42-44页 |
| ·Visua1 C++二次开发 | 第44-45页 |
| ·最短路径算法高效实现 | 第45-57页 |
| ·结点和道路字段定义 | 第45-46页 |
| ·网络拓扑结构提取 | 第46-49页 |
| ·网络拓扑数据结构 | 第49-50页 |
| ·基本蚁群算法的改进 | 第50-54页 |
| ·蚁群算法实验分析 | 第54-57页 |
| ·系统模拟实现 | 第57页 |
| ·实验结果分析 | 第57-61页 |
| 结论与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
