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摘要
第一章 绪论
1．1 研究背景
1．1．1 智能交通系统
1．1．2 路径诱导系统
1．2 国内外研究现状
1．2．1 国外现状介绍
1．2．2 国内现状介绍
1．3 主要研究内容
1．3．1 研究目标
1．3．2 研究内容
1．4 论文章节安排
第二章 道路网络分层模型
2．1 基于道路等级划分的路网分层法
2．1．1 城市道路等级划分
2．1．2 公路等级划分
2．1．3 路网分层
2．2 基于可达性分析的路口分层法
2．2．1 区域交通路网模型
2．2．2 路网分层模型
2．2．3 分层结果分析
2．3 基于模糊综合评价的路段分层法
2．3．1 交通状态特征参数选取
2．3．2 模糊综合评价算法步骤
2．3．3 隶属度函数确定
2．3．4 路网分层方法
2．4 路网分层方法选择
2．5 小结
第三章 路径诱导算法研究
3．1 几种常用路径诱导算法分析
3．1．1 Dijkstra算法
3．1．2 Floyd算法
3．1．3 启发式搜索算法
3．2 诱导算法比较与选择
3．2．1 寻径特点
3．2．2 诱导算法选择
3．3 自适应A*算法
3．4 改进的自适应A*算法
3．4．1 改进算法概述
3．4．2 符号及变量定义
3．4．3 算法改进实现步骤
3．5 小结
第四章 基于路网分层的动态路径诱导
4．1 “三段寻径”分析
4．1．1 三段寻径
4．1．2 路网层切换阈值
4．2 不同距离出行的寻径过程
4．2．1 短距离出行
4．2．2 中等距离出行
4．2．3 长距离出行
4．3 基于路网分层的寻径策略
4．4 动态路径诱导分析
4．4．1 动态更新时间的确定
4．4．2 路径调整标准的确定
4．4．3 行驶路线动态调整方法
4．5 小结
第五章 实例
5．1 短距离出行
5．1．1 改进的自适应A*算法求解
5．1．2 与传统Dijkstra算法的对比
5．2 中等距离出行
5．2．1 路网分层结果
5．2．2 最佳层切换点搜索
5．2．3 中间段最优路径搜索
5．3 远距离出行
5．3．1 路网分层结果
5．3．2 最佳层切换点搜索
5．3．3 顶层最优路径搜索
第六章 总结与发展展望
6．1 本文所做的主要工作
6．2 有待进一步改进的问题
致谢
参考文献
作者简介
