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致谢
摘要
1 绪论
1.1 研究背景及目的
1.2 交通信号控制的研究现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 云计算的研究现状与需求分析
1.3.1 国内外研究现状
1.3.2 智能交通系统的云需求分析
1.4 论文的研究内容及组织结构
2 交通流预测控制
2.1 预测控制的基本原理
2.2 交通信号预测控制原理
2.3 基于元胞自动机的交通流仿真预测
2.3.1 元胞自动机的基本原理
2.3.2 元胞自动机在交通领域的应用
2.4 元胞自动机交通流建模
2.4.1 车辆前进子模型
2.4.2 车辆换道子模型
2.4.3 车辆转弯子模型
2.5 仿真与分析
2.6 本章小结
3 区域交通信号预测控制
3.1 区域交通信号控制的基本概念
3.1.1 区域协调控制分析
3.1.2 目标函数的建立
3.1.3 约束条件
3.2 本章小结
4 基于云计算的模型求解
4.1 云计算概述
4.2 Hadoop简介及实验环境的搭建
4.2.1 Hadoop
4.2.2 HDFS架构
4.2.3 MapReduce框架详解
4.2.4 Hadoop实验环境搭建
4.3 遗传算法的并行化
4.3.1 遗传算法的基本原理
4.3.2 遗传算法的并行化分析
4.3.3 遗传算法在Hadoop平台上的并行实现
4.4 基于MapReduce的并行遗传算法求解信号控制模型
4.4.1 编码与解码
4.4.2 适应度函数
4.4.3 选择算子
4.4.4 交叉算子
4.4.5 变异算子
4.4.6 并行遗传算法对模型求解的具体步骤
4.5 本章小结
5 仿真及结果分析
5.1 区域交通信号控制仿真
5.2 仿真结果分析
5.2.1 信号预测控制策略和定时控制策略对比分析
5.2.2 比较单机遗传算法与云计算遗传算法
5.3 本章小结
6 总结与展望
6.1 论文总结
6.2 研究展望
参考文献
作者简历
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