| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| 1-1 问题的提出(课题来源和研究背景) | 第7-8页 |
| 1-2 智能公共交通概述 | 第8-11页 |
| 1-2-1 智能交通系统(ITS) | 第8-9页 |
| 1-2-2 智能公交系统 | 第9页 |
| 1-2-3 发展智能公交的意义 | 第9-10页 |
| 1-2-4 智能公交系统的基本目标 | 第10页 |
| 1-2-5 智能公交系统的常用技术 | 第10-11页 |
| 1-3 智能公共交通系统研究现状 | 第11-12页 |
| 1-4 本文工作与组织 | 第12-14页 |
| 第二章 公交乘客信息系统简介 | 第14-18页 |
| 2-1 乘客信息系统概述 | 第14页 |
| 2-2 国外乘客信息系统的发展 | 第14-15页 |
| 2-3 我国城市公交乘客信息系统的现状 | 第15-16页 |
| 2-4 发展适合我国城市的公交乘客信息系统的设想和建议 | 第16-18页 |
| 第三章 蚂蚁算法简介 | 第18-30页 |
| 3-1 蚂蚁算法综述 | 第18-20页 |
| 3-2 蚂蚁算法基本思想 | 第20-22页 |
| 3-3 蚂蚁系统模型及其实现 | 第22-24页 |
| 3-4 蚂蚁系统发展现状 | 第24-26页 |
| 3-5 蚂蚁算法应用 | 第26-29页 |
| 3-5-1 寻找最优路径 | 第26-27页 |
| 3-5-2 蚂蚁清除垃圾 | 第27-28页 |
| 3-5-3 蚂蚁搬大食物 | 第28页 |
| 3-5-4 任务分配问题 | 第28-29页 |
| 3-6 蚂蚁算法优点 | 第29-30页 |
| 第四章 公交乘客信息系统中出行路径优化系统研究 | 第30-45页 |
| 4-1 公交乘客出行行为研究 | 第30-32页 |
| 4-2 常用的几种最短路径算法比较 | 第32-34页 |
| 4-2-1 Dijkstra算法分析: | 第32-33页 |
| 4-2-2 Floyd算法分析 | 第33页 |
| 4-2-3 Moore-pape算法分析 | 第33-34页 |
| 4-2-4 宽度优先搜索算法分析 | 第34页 |
| 4-3 基于GIS的公交基础信息系统 | 第34-36页 |
| 4-3-1 GIS技术的特点 | 第35页 |
| 4-3-2 引入GIS技术的必要性 | 第35-36页 |
| 4-4 基于GIS的公交乘客出行路径优化模型 | 第36-40页 |
| 4-4-1 公交出行最优路径选择模型的目标函数及约束条件 | 第36页 |
| 4-4-2 基于广度优先算法的最短路径求法: | 第36-37页 |
| 4-4-3 改进的广度优先算法求最短路径: | 第37-38页 |
| 4-4-4 适合GIS网络的公交出行最优路径选择 | 第38-40页 |
| 4-5 基于蚂蚁算法的公交路径选择系统研究 | 第40-42页 |
| 4-6 城市公交的乘客信息系统的实例-唐山市公交问路系统 | 第42-45页 |
| 4-6-1 唐山市公交问路系统的研制目的 | 第42页 |
| 4-6-2 唐山市公交问路系统的主要功能简介 | 第42页 |
| 4-6-3 唐山市公交问路系统的实现 | 第42-44页 |
| 4-6-4 索引在系统中的应用 | 第44-45页 |
| 第五章 结论 | 第45-47页 |
| 5-1 本文研究工作总结 | 第45页 |
| 5-2 有待进一步研究的工作 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第50页 |
