改进蚁群算法在智能交通系统领域中的应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 ITS的发展概况 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外智能交通系统的发展 | 第10-12页 |
| 1.2.2 国内智能交通系统的发展 | 第12-13页 |
| 1.3 智能交通系统的组成 | 第13-14页 |
| 1.4 论文的结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 基本蚁群算法 | 第16-35页 |
| 2.1 蚁群算法概述 | 第16-17页 |
| 2.2 蚁群算法的基本原理 | 第17-19页 |
| 2.3 蚁群算法的特点 | 第19-20页 |
| 2.4 蚁群算法模型与实现过程 | 第20-23页 |
| 2.5 影响蚁群算法的相关因素 | 第23-25页 |
| 2.6 基本蚁群算法的性能仿真验证 | 第25-34页 |
| 2.7 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 基于奖惩策略的遗传蚁群算法 | 第35-46页 |
| 3.1 遗传算法概述 | 第35-39页 |
| 3.1.1 遗传算法的基本原理 | 第35页 |
| 3.1.2 遗传算法的基本操作与实现过程 | 第35-37页 |
| 3.1.3 遗传算法的特点 | 第37-39页 |
| 3.2 基于奖惩策略的遗传蚁群算法 | 第39-43页 |
| 3.2.1 算法构成分析 | 第39-40页 |
| 3.2.2 改进算法的应用过程 | 第40-42页 |
| 3.2.3 算法实现步骤 | 第42-43页 |
| 3.3 遗传蚁群算法的仿真验证 | 第43-45页 |
| 3.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 改进蚁群算法在VRP问题中的应用 | 第46-59页 |
| 4.1 VRP问题概述 | 第46-50页 |
| 4.1.1 VRP问题的提出 | 第46页 |
| 4.1.2 VRP问题的一般描述 | 第46-47页 |
| 4.1.3 VRP问题的经典数学模型 | 第47-50页 |
| 4.2 基本蚁群算法的改进策略 | 第50-55页 |
| 4.2.1 蚁群算法路径选择的改进 | 第50-52页 |
| 4.2.2 改进的信息素更新策略 | 第52-54页 |
| 4.2.3 基于信息素扩散的改进 | 第54-55页 |
| 4.2.4 初始解的启发 | 第55页 |
| 4.3 改进蚁群算法的实现步骤 | 第55-56页 |
| 4.4 改进蚁群算法的仿真验证 | 第56-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 结论 | 第59-61页 |
| 5.1 主要研究工作 | 第59-60页 |
| 5.2 进一步研究工作 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
