优化的蚁群算法在快速公交系统中的应用研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·引言 | 第12页 |
| ·研究背景与意义 | 第12-14页 |
| ·快速公交系统 | 第14-15页 |
| ·快速公交系统的定义 | 第14页 |
| ·快速公交系统（ BRT ）的特点 | 第14-15页 |
| ·快速公交系统（ BRT ）的组成部分 | 第15页 |
| ·快速公交系统的发展 | 第15-17页 |
| ·国外 BRT 的发展 | 第15-16页 |
| ·国内 BRT 发展及现状 | 第16-17页 |
| ·本文的研究内容 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 蚁群算法及其研究现状 | 第19-38页 |
| ·蚁群算法 | 第19-22页 |
| ·蚁群算法由来 | 第19页 |
| ·蚂蚁群落及其群体活动原理 | 第19-22页 |
| ·电子仿生——模拟蚂蚁 | 第22页 |
| ·基本蚁群算法 | 第22-27页 |
| ·基本蚁群算法的原理规则 | 第22-23页 |
| ·基本蚁群算法的计算模型 | 第23-27页 |
| ·蚁群算法的特征 | 第27-28页 |
| ·蚁群算法的评价体系 | 第28-32页 |
| ·参数α、β、ρ对算法执行效率的影响 | 第28-29页 |
| ·蚁群算法的复杂度分析 | 第29-30页 |
| ·蚁群算法的性能评价指标 | 第30-31页 |
| ·影响蚁群算法的几个重要因素 | 第31-32页 |
| ·国内外的主要研究成果 | 第32-37页 |
| ·精华蚂蚁系统 | 第32-33页 |
| ·基于排列的蚂蚁系统 | 第33-34页 |
| ·最大最小蚂蚁系统 | 第34-35页 |
| ·蚁群系统 | 第35-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 蚁群算法的优化改进 | 第38-47页 |
| ·信息素更新策略的改进 | 第38-39页 |
| ·信息素全局更新策略的改进 | 第38-39页 |
| ·信息素局部更新策略的改进 | 第39页 |
| ·引入状态转移控制参数q 0 | 第39-40页 |
| ·改进算法的实现 | 第40-42页 |
| ·改进算法的排序奖惩机制 | 第42-43页 |
| ·仿真实验 | 第43-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 粒子群蚁群混合算法 | 第47-54页 |
| ·粒子群算法 | 第47-48页 |
| ·基本原理 | 第47页 |
| ·基本流程及实现 | 第47-48页 |
| ·粒子群算法的应用 | 第48页 |
| ·粒子群蚁群混合算法 | 第48-53页 |
| ·混合算法的基本步骤 | 第49-50页 |
| ·混合算法的结构图 | 第50-51页 |
| ·仿真实验 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 优化算法在快速公交系统中的应用 | 第54-68页 |
| ·快速公交系统路网的表示 | 第54-56页 |
| ·基本思想 | 第54页 |
| ·路网的基本构成要素 | 第54-55页 |
| ·路网权重影响因素 | 第55-56页 |
| ·路网的拓扑关系 | 第56页 |
| ·车辆路径问题 | 第56-60页 |
| ·问题的提出 | 第56-58页 |
| ·问题的研究现状 | 第58页 |
| ·数学模型 | 第58-60页 |
| ·车辆路径问题的蚁群算法实现 | 第60-62页 |
| ·选用的基本蚁群算法模型 | 第60-61页 |
| ·模拟蚂蚁的移动特征方式 | 第61页 |
| ·可行解的特点 | 第61页 |
| ·信息素更新策略 | 第61-62页 |
| ·ACSVRP的蚁群算法实现的基本步骤 | 第62页 |
| ·乘客聚类的蚁群算法实现 | 第62-67页 |
| ·基本蚁群算法模型 | 第63页 |
| ·蚂蚁的移动特征 | 第63-64页 |
| ·算法实现的基本过程 | 第64页 |
| ·仿真实验 | 第64-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附录 A 攻读硕士学位期间参与的科研活动 | 第75页 |
