| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-15页 |
| ·概述 | 第7-8页 |
| ·智能交通信号灯控制的研究现状 | 第8-10页 |
| ·智能交通信号灯控制介绍 | 第8页 |
| ·智能交通信号灯控制研究现状 | 第8-10页 |
| ·多Agent系统简介 | 第10-14页 |
| ·Agent与认知型Agent | 第10-11页 |
| ·MAS简介 | 第11-13页 |
| ·CMAS简介 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 第二章 交通模型与控制 | 第15-29页 |
| ·交通模型 | 第15-16页 |
| ·宏观交通模型 | 第15页 |
| ·微观交通模型 | 第15-16页 |
| ·智能交通信号灯控制 | 第16-21页 |
| ·交通信息预测 | 第17-18页 |
| ·交通信号灯控制策略 | 第18-20页 |
| ·交通驾驶规则 | 第20-21页 |
| ·交通模拟器 | 第21-26页 |
| ·交通模拟器基本结构 | 第21-24页 |
| ·典型交通路网结构 | 第24-26页 |
| ·交通信号灯控制参数 | 第26-29页 |
| 第三章 控制策略算法与统计评价方式 | 第29-39页 |
| ·控制策略算法 | 第29-36页 |
| ·随机算法 | 第30页 |
| ·最长等待队列与相对最长等待队列算法 | 第30-31页 |
| ·模糊逻辑算法 | 第31-32页 |
| ·收益桶算法 | 第32-33页 |
| ·强化学习算法 | 第33-35页 |
| ·遗传算法与神经网络算法 | 第35-36页 |
| ·驾驶规则 | 第36-38页 |
| ·最短路径与相对最短路径 | 第36-37页 |
| ·协同学习 | 第37-38页 |
| ·统计评价方法 | 第38-39页 |
| 第四章 不确定信息下交通信号灯控制策略的模拟与分析 | 第39-49页 |
| ·交通决策与信息不确定化 | 第39-43页 |
| ·交通决策 | 第39-41页 |
| ·控制策略的信息不确定化 | 第41-42页 |
| ·实验对象选取 | 第42-43页 |
| ·实验结果 | 第43-44页 |
| ·比较与分析 | 第44-49页 |
| ·确定信息下的比较与分析 | 第44-46页 |
| ·不确定信息下的比较与分析 | 第46-49页 |
| 第五章 同步延迟对城市路网结构的影响研究 | 第49-62页 |
| ·基于元胞自动机的交通模拟 | 第49-53页 |
| ·元胞自动机 | 第49-51页 |
| ·基于元胞自动机的交通建模 | 第51-53页 |
| ·实验对象选取 | 第53-55页 |
| ·交通路网结构 | 第54页 |
| ·交通流密度控制及目的地分布 | 第54-55页 |
| ·模拟实验结果与分析 | 第55-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·论文总结 | 第62-63页 |
| ·下一步工作展望 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 摘要 | 第67-70页 |
| Abstract | 第70-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 导师及作者简介 | 第76页 |