摘要
Abstract
1 绪论
1.1 交通诱导系统的背景
1.2 动态交通诱导系统的研究现状
1.3 课题研究的主要意义
1.4 课题研究的主要内容
1.5 本章小结
2 动态交通诱导的设计
2.1 框架构成
2.2 设计组成
2.3 动态交通诱导的底层基础
2.3.1 图形基础
2.3.2 属性数据库
2.3.3 图形基础与数据库管理系统的连接
2.4 本章小结
3 求解路径问题算法概述与比较
3.1 Dijkstra算法
3.1.1 Dijkstra算法基本原理
3.1.2 Dijkstra求最短路径的步骤
3.2 蚁群算法
3.2.1 蚁群算法基本原理
3.2.2 蚁群算法求最短路径的步骤
3.3 粒子群算法
3.3.1 粒子群算法基本原理
3.3.2 粒子群算法求最短路径的步骤
3.4 遗传算法
3.4.1 遗传算法基本步骤
3.4.2 遗传算法求解最短路径问题
3.5 求解K条最优路径问题
3.6 求解K条路径的算法比较
3.7 多目标优化问题
3.7.1 多目标遗传算法
3.7.2 多目标遗传算法计算路程长度和时间的实例
3.8 动态交通诱导系统的算法设计
3.8.1 改进的K条最优路径遗传算法
3.8.2 K条最优路径遗传算法实现多目标优化
3.8.3 系统的算法流程
3.9 算法运行结果比较
4 交通诱导系统动态性的设计
4.1 模拟产生交通数据
4.1.1 隶属度函数
4.1.2 一维隶属函数的形式和参数化
4.2 计时器的触发
4.3 求解动态交通诱导问题的算法流程
5 数值对比与系统运行结果
5.1 数值对比
5.2 系统运行结果
5.3 本章小结
6 总结和展望
致谢
参考文献