基于遗传算法的动态路径优化
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-21页 |
| ·本论文的研究背景和意义 | 第15-16页 |
| ·路径优化研究现状 | 第16-18页 |
| ·路径优化问题的分类 | 第16-17页 |
| ·路径优化算法研究现状 | 第17-18页 |
| ·本论文研究内容 | 第18-19页 |
| ·路径优化步骤 | 第18-19页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第19页 |
| ·本论文研究思路 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 动态路网模型与动态最优路径模型 | 第21-47页 |
| ·静态路网模型与静态最优路径模型 | 第21-25页 |
| ·图论相关概念 | 第21-22页 |
| ·静态路网模型 | 第22-24页 |
| ·静态最优路径模型 | 第24-25页 |
| ·路权的标定 | 第25-28页 |
| ·路权的标定方法 | 第25-26页 |
| ·路权的计算 | 第26-28页 |
| ·交通流中拥挤程度的量化 | 第28-43页 |
| ·交通流参数 | 第28-32页 |
| ·模糊理论概述 | 第32-37页 |
| ·基于模糊理论的路阻量化 | 第37-43页 |
| ·动态路网模型与动态最优路径模型 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-47页 |
| 第3章 基于遗传算法的动态路径优化 | 第47-81页 |
| ·路径优化算法 | 第47-51页 |
| ·Dijkstra算法 | 第47-48页 |
| ·Floyd算法 | 第48-49页 |
| ·A~*算法 | 第49-50页 |
| ·蚁群算法 | 第50-51页 |
| ·粒子群算法 | 第51页 |
| ·遗传算法 | 第51-57页 |
| ·遗传算法简介 | 第51-56页 |
| ·遗传算法在路径优化中的研究现状 | 第56-57页 |
| ·面向动态最优路径模型的改进遗传算法 | 第57-68页 |
| ·编码 | 第57页 |
| ·初始种群 | 第57-58页 |
| ·确定适应度函数 | 第58-59页 |
| ·选择算子 | 第59-60页 |
| ·交叉算子 | 第60-61页 |
| ·变异算子 | 第61-64页 |
| ·终止条件 | 第64页 |
| ·改进遗传算法的流程图 | 第64-65页 |
| ·车辆行驶路线初始方案的确定 | 第65-66页 |
| ·动态途中行驶路线的调整方案 | 第66-68页 |
| ·改进遗传算法的收敛性分析 | 第68-69页 |
| ·算法仿真分析 | 第69-78页 |
| ·路网信息提取 | 第70-72页 |
| ·车辆行驶路线初始方案的计算 | 第72-76页 |
| ·车辆行驶路线动态调整方案的计算 | 第76-78页 |
| ·本章小结 | 第78-81页 |
| 第4章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·全文总结 | 第81-82页 |
| ·研究展望 | 第82-83页 |
| 参考文献 | 第83-87页 |
| 致谢 | 第87-89页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 | 第89-91页 |
| 攻读硕士学位期间的参研项目 | 第91页 |
