| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-18页 |
| 1.2.1 和声搜索算法的研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 区域交通自适应控制的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 区域交通自适应控制方案设计 | 第19-28页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 区域交通控制的评价指标和基本参数 | 第19-21页 |
| 2.2.1 评价指标 | 第19-20页 |
| 2.2.2 交通信号的基本参数 | 第20-21页 |
| 2.3 区域交通信号控制模式 | 第21-22页 |
| 2.4 区域交通自适应控制方案 | 第22-27页 |
| 2.4.1 信号自适应控制系统 | 第22-23页 |
| 2.4.2 信号自适应控制参数设计 | 第23-26页 |
| 2.4.3 区域交通信号自适应控制流程 | 第26-27页 |
| 2.5 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 单交叉口信号自适应控制的混沌和声搜索算法 | 第28-40页 |
| 3.1 引言 | 第28页 |
| 3.2 单交叉口信号自适应控制模型 | 第28-33页 |
| 3.2.1 评价指标与基本假设 | 第28-29页 |
| 3.2.2 基于最小延误时间的单交叉口信号自适应控制模型 | 第29-33页 |
| 3.3 单交叉口信号自适应控制算法设计 | 第33-37页 |
| 3.3.1 基于自适应过程的混沌和声搜索算法 | 第33页 |
| 3.3.2 标准和声搜索算法 | 第33-34页 |
| 3.3.3 混沌初始化策略 | 第34-35页 |
| 3.3.4 自适应过程 | 第35-37页 |
| 3.3.5 算法步骤 | 第37页 |
| 3.4 仿真分析 | 第37-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 干线交叉口信号控制的混沌和声搜索算法 | 第40-57页 |
| 4.1 引言 | 第40页 |
| 4.2 干线交叉口自适应控制分析 | 第40-42页 |
| 4.2.1 干线交叉口结构分析 | 第40-41页 |
| 4.2.2 适用条件分析 | 第41-42页 |
| 4.2.3 控制流程分析 | 第42页 |
| 4.3 干线交叉口自适应控制模型 | 第42-48页 |
| 4.3.1 双向绿波 | 第42页 |
| 4.3.2 绿波带的形成条件 | 第42-43页 |
| 4.3.3 模型的基本假设 | 第43页 |
| 4.3.4 基于车辆最小延误的双向绿波控制模型设计 | 第43-48页 |
| 4.4 干线交叉口信号控制算法设计 | 第48-52页 |
| 4.4.1 基于差分进化与极值扰动相结合的混沌和声搜索算法 | 第48-49页 |
| 4.4.2 差分进化策略 | 第49-50页 |
| 4.4.3 极值扰动策略 | 第50-51页 |
| 4.4.4 算法步骤 | 第51-52页 |
| 4.5 仿真分析 | 第52-56页 |
| 4.5.1 仿真方案设计 | 第52-54页 |
| 4.5.2 结果分析 | 第54-56页 |
| 4.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 平面区域交通自适应控制的混沌和声搜索算法 | 第57-69页 |
| 5.1 引言 | 第57页 |
| 5.2 平面区域交通自适应控制模型 | 第57-61页 |
| 5.2.1 建模分析 | 第57-58页 |
| 5.2.2 区域路网分治策略 | 第58-60页 |
| 5.2.3 基于车辆最小延误的信号控制模型 | 第60-61页 |
| 5.3 平面区域交通自适应控制模型的算法设计 | 第61-65页 |
| 5.3.1 基于多群体协同搜索的混沌和声搜索算法 | 第61页 |
| 5.3.2 多群体协同搜索策略 | 第61-64页 |
| 5.3.3 算法步骤 | 第64-65页 |
| 5.4 仿真分析 | 第65-68页 |
| 5.4.1 仿真方案设计 | 第65-66页 |
| 5.4.2 结果分析 | 第66-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第75-76页 |
| 攻读学位期间参加的课题 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
