第一章 绪论 | 第1-23页 |
·城市交通信号控制技术发展概述 | 第11-21页 |
·离线式交通控制系统 | 第12-13页 |
·在线式交通控制系统 | 第13-21页 |
·城市交通信号控制系统的发展方向 | 第21页 |
·论文的主要工作与组织结构 | 第21-23页 |
第二章 基于多智能体的道路交通控制结构 | 第23-41页 |
·通过学习控制交通信号 | 第23-28页 |
·智能体的原理与技术 | 第28-35页 |
·智能体的产生背景 | 第28页 |
·智能体的定义 | 第28-29页 |
·智能体中的学习机制、进化机制、计算结构 | 第29-35页 |
·基于多智能体的道路交通控制结构 | 第35-39页 |
·小结 | 第39-41页 |
第三章 基于混合遗传算法的绿信比优化 | 第41-57页 |
·智能体的计算模型 | 第41-45页 |
·基于混合遗传算法的绿信比优化 | 第45-53页 |
·遗传算法简介 | 第46页 |
·混合遗传算法 | 第46-47页 |
·优化目标函数 | 第47-48页 |
·惩罚函数法简介 | 第48-50页 |
·利用混合遗传算法优化绿信比 | 第50-53页 |
·智能体间协调 | 第53-56页 |
·小结 | 第56-57页 |
第四章 基于强化学习与遗传算法的分布式交通信号控制 | 第57-71页 |
·学习分类器简介 | 第57-60页 |
·基于学习分类器的分布式交通信号控制 | 第60-66页 |
·基于遗传强化学习的分布式交通信号控制 | 第66-69页 |
·小结 | 第69-71页 |
第五章 ITS 环境下的交通信号配时研究 | 第71-95页 |
·交通控制系统的新需求 | 第71页 |
·交通控制系统与道路定价技术集成 | 第71-76页 |
·交通控制系统与动态信息采集系统集成 | 第76-82页 |
·交通流诱导系统的需求 | 第82-84页 |
·交通控制系统与交通流诱导系统集成及其模拟 | 第84-93页 |
·交通控制系统与交通流诱导系统集成模型 | 第85-90页 |
·基于元胞自动机的集成效果模拟 | 第90-93页 |
·小结 | 第93-95页 |
第六章 总结与展望 | 第95-97页 |
参考文献 | 第97-103页 |
摘要 | 第103-105页 |
ABSTRACT | 第105-107页 |
致谢 | 第107-108页 |
攻读硕士学位期间发表的学术论文和参与的科研项目情况 | 第108-109页 |
1. 攻读硕士学位期间发表的学术论文情况 | 第108页 |
2. 攻读硕士学位期间参与的科研项目 | 第108-109页 |
导师及作者简介 | 第109页 |