智能车辆系统诱导算法研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-19页 |
| ·研究的意义 | 第8-10页 |
| ·车辆诱导系统的研究现状 | 第10-15页 |
| ·车辆诱导系统 | 第10-11页 |
| ·车辆诱导系统的研究现状 | 第11-15页 |
| ·MAS 的研究现状 | 第15-16页 |
| ·提出的问题 | 第16-17页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第17页 |
| ·章 节安排 | 第17-19页 |
| 第2章 多 Agent 系统 | 第19-30页 |
| ·Agent | 第19-21页 |
| ·Agent 的概念 | 第19页 |
| ·Agent 的基本特征 | 第19-21页 |
| ·Agent 的分类 | 第21页 |
| ·多Agent 系统 | 第21-24页 |
| ·多Agent 系统的基本概念 | 第21-22页 |
| ·多Agent 系统的基本特征 | 第22页 |
| ·多Agent 系统的分类 | 第22-24页 |
| ·多Agent 间的通信 | 第24-29页 |
| ·Agent 通信的基本原理 | 第25-26页 |
| ·Agent 的通信方式 | 第26-27页 |
| ·Agent 通信语言KQML | 第27-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第3章 智能车辆系统模型 | 第30-49页 |
| ·智能车辆系统组成结构 | 第30-31页 |
| ·指挥中心Agent | 第31-32页 |
| ·指挥中心Agent 功能 | 第31页 |
| ·指挥中心Agent 的设计 | 第31-32页 |
| ·车辆Agent | 第32-35页 |
| ·车辆Agent 的结构 | 第32-34页 |
| ·车辆Agent 的功能 | 第34页 |
| ·车辆Agent 的决策策略 | 第34-35页 |
| ·智能车辆系统模块 | 第35-47页 |
| ·城市交通网络图 | 第36-39页 |
| ·车辆定位模块 | 第39-43页 |
| ·通信模块 | 第43-47页 |
| ·智能车辆系统实现的功能 | 第47页 |
| ·驾驶员特性对车辆驾驶行为的影响 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 车辆诱导算法的优化 | 第49-61页 |
| ·常见的路径诱导算法 | 第49-51页 |
| ·Dijkstra 算法 | 第49页 |
| ·Floyd 算法 | 第49-50页 |
| ·启发式搜索算法 | 第50-51页 |
| ·经典Dijkstra 算法 | 第51-53页 |
| ·Dijkstra 算法 | 第51页 |
| ·Dijkstra 算法的基本过程 | 第51-52页 |
| ·Dijkstra 算法存在的一些不足 | 第52-53页 |
| ·Dijkstra 算法优化 | 第53-59页 |
| ·对存储方式的优化 | 第53-55页 |
| ·启发信息优化 | 第55-58页 |
| ·分层搜索 | 第58-59页 |
| ·改进算法的复杂度分析 | 第59-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 优化算法的实现 | 第61-71页 |
| ·系统开发平台和开发工具 | 第61页 |
| ·系统仿真过程 | 第61-69页 |
| ·城市道路信息的预处理 | 第61-63页 |
| ·仿真结果与分析 | 第63-69页 |
| ·交通信息对系统路径搜索的影响 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第6章 结论 | 第71-73页 |
| ·工作总结 | 第71页 |
| ·展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-76页 |
| 缩略语词汇表 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第78页 |
