基于改进蚁群算法的广东省阳江市公交线网优化
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| ·项目来源 | 第10页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·公交线网规划研究现状 | 第11-13页 |
| ·国外研究 | 第11-12页 |
| ·国内研究 | 第12-13页 |
| ·研究内容与章节安排 | 第13-15页 |
| 第二章 公交线网优化方法 | 第15-25页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·公交线网优化影响因素 | 第15-16页 |
| ·公交线网优化目标 | 第16-18页 |
| ·公交线网优化的约束条件 | 第18-22页 |
| ·单条线路的约束条件 | 第18-19页 |
| ·线路网络的约束条件 | 第19-20页 |
| ·公交系统的约束条件 | 第20-22页 |
| ·常规公交线网优化方法 | 第22-23页 |
| ·改进公交线网优化模型 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 蚁群算法基础 | 第25-39页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·蚁群算法基本原理 | 第25-27页 |
| ·蚂蚁觅食行为 | 第25-26页 |
| ·蚁群算法的机制原理 | 第26-27页 |
| ·蚁群算法的特点 | 第27-28页 |
| ·旅行商问题（TSP） | 第28-31页 |
| ·蚁群算法的实现步骤 | 第31-33页 |
| ·算法流程 | 第31-32页 |
| ·算法步骤 | 第32-33页 |
| ·蚁群算法参数分析 | 第33-38页 |
| ·信息启发式因子（α） | 第33-34页 |
| ·期望启发式因子（β） | 第34-36页 |
| ·信息素挥发系数（ρ） | 第36-38页 |
| ·其他参数 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 改进蚂蚁算法在公交线网优化中的应用 | 第39-50页 |
| ·引言 | 第39页 |
| ·基于蚁群算法的改进算法 | 第39-40页 |
| ·改进蚁群算法的应用 | 第40-49页 |
| ·蚁群算法的改进 | 第40-42页 |
| ·公交线网优化蚁群算法的主要步骤 | 第42-44页 |
| ·改进蚁群算法与基本蚁群算法、MMAS 比较 | 第44-45页 |
| ·算例应用 | 第45-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 阳江市公交线网规划 | 第50-62页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·城市现状 | 第50-55页 |
| ·阳江市社会环境 | 第50-51页 |
| ·出行方式构成 | 第51-52页 |
| ·出行目的构成 | 第52-53页 |
| ·公共交通发展现状 | 第53-55页 |
| ·公交线网优化 | 第55-60页 |
| ·公交线网规划指导思想与原则 | 第55-56页 |
| ·公交线网规划的目标设定 | 第56页 |
| ·公交线网近期调整方案 | 第56-60页 |
| ·线网层次结构 | 第60页 |
| ·规划方案评价 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附件 | 第70页 |
