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基于评分的路径规划

摘要第4-5页
Abstract第5页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 课题背景第9-11页
    1.2 课题研究内容第11页
    1.3 课题研究意义第11-12页
    1.4 文章组织结构第12-14页
第二章 相关研究及现状第14-21页
    2.1 路径规划相关介绍第14-17页
        2.1.1 LBS平台概述第14页
        2.1.2 路径规划相关研究现状第14-15页
        2.1.3 空间关键字的查询第15页
        2.1.4 最近邻查询第15-16页
        2.1.5 基于距离最短的路径规划第16-17页
    2.2 基于评分的路径规划的相关概念第17页
    2.3 路网中的最优路径规划问题第17-18页
    2.4 基于评分的路径规划的相关定义第18-20页
    2.5 本章小结第20-21页
第三章 准备知识第21-28页
    3.1 最短路径算法第21-24页
        3.1.1 Dijkstra算法第21-22页
        3.1.2 A*算法第22-23页
        3.1.3 Bellman-Ford算法第23-24页
    3.2 双向Dijkstra算法第24-26页
        3.2.1 双向Dijkstra算法基本思路第24页
        3.2.2 定理第24-25页
        3.2.3 双向Dijkstra算法基本步骤第25-26页
    3.3 聚类算法第26-27页
        3.3.1 k-means聚类算法第26-27页
        3.3.2 DBSCAN聚类算法第27页
    3.4 本章小结第27-28页
第四章 基于评分的路径规划算法第28-41页
    4.1 研究背景第28页
    4.2 问题复杂度分析第28页
    4.3 核心算法第28-34页
        4.3.1 贪心启发式算法第29-31页
        4.3.2 最短距离启发式算法第31-34页
    4.4 实验分析第34-38页
        4.4.1 实验数据设置第34-36页
        4.4.2 实验结果第36-38页
    4.5 本章小结第38-41页
第五章 基于评分的路径规划算法的优化第41-54页
    5.1 查询空间优化第41-43页
        5.1.1 候选选择算法第41-42页
        5.1.2 聚类算法第42-43页
    5.2 算法设计第43-49页
        5.2.1 贪心启发式算法第43-44页
        5.2.2 禁忌搜索算法第44-47页
        5.2.3 局部置换算法第47-49页
    5.3 实验分析第49-52页
        5.3.1 实验环境第49页
        5.3.2 实验平台第49页
        5.3.3 实验结果第49-52页
    5.4 本章小结第52-54页
第六章 总结与展望第54-56页
    6.1 全文总结第54页
    6.2 工作展望第54-56页
参考文献第56-63页
攻读硕士学位期间发表的论文第63-64页
致谢第64-65页

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