| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·交通路径优化的国内外研究现状 | 第10-16页 |
| ·交通诱导系统的研究现状 | 第11-14页 |
| ·路径优化算法综述 | 第14-16页 |
| ·研究思路与主要研究内容 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第2章 路径优化问题的基础理论 | 第19-41页 |
| ·典型径优化算法对比分析 | 第19-20页 |
| ·蚁群算法 | 第20-32页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第20-22页 |
| ·蚁群算法模型 | 第22-25页 |
| ·蚁群算法实现步骤 | 第25-27页 |
| ·参数选择 | 第27-31页 |
| ·双向搜索蚁群算法 | 第31-32页 |
| ·微正则退火算法 | 第32-39页 |
| ·物理背景 | 第33页 |
| ·基本原理 | 第33-35页 |
| ·研究现状 | 第35-36页 |
| ·微正则退火算法的改进 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 大规模路网下基于双向蚁群微正则退火算法模型 | 第41-53页 |
| ·双向改进蚁群算法 | 第41-45页 |
| ·蚁群搜索策略 | 第41-44页 |
| ·基于双向蚁群搜索算法的最优路径选择 | 第44-45页 |
| ·改进微正则退火优化算法 | 第45-47页 |
| ·状态回溯机制 | 第45页 |
| ·分段的能量调整策略 | 第45-47页 |
| ·云关联算法 | 第47-50页 |
| ·云模型理论基础 | 第47-48页 |
| ·改进适应度测度 | 第48页 |
| ·蚁群算法的参数控制 | 第48-50页 |
| ·双向蚁群微正则退火算法模型 | 第50-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 大规模路网下基于双向蚁群微正则退火算法模型仿真验证分析 | 第53-69页 |
| ·仿真验证环境及仿真平台的搭建 | 第53-63页 |
| ·仿真验证 | 第63-67页 |
| ·本章小结 | 第67-69页 |
| 第5章 总结与展望 | 第69-71页 |
| ·全文总结 | 第69页 |
| ·工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 作者简介 | 第77-79页 |
| 1. 攻读硕士期间发表的学术论文 | 第77页 |
| 2. 攻读硕士期间参与的科研项目 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |