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基于蚁群优化的居民公交出行路径选择算法及仿真研究
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基于蚁群优化的居民公交出行路径选择算法及仿真研究
论文目录
 
摘要第1-7 页
Abstract第7-12 页
第一章 绪论第12-18 页
　　· 研究背景第12-13 页
　　· 研究的目的和意义第13-14 页
　　· 国内外研究现状第14-16 页
　　　　· 国外研究现状第14-15 页
　　　　· 国内研究现状第15-16 页
　　· 研究的内容与技术路线第16-17 页
　　　　· 研究的内容第16 页
　　　　· 研究的技术路线第16-17 页
　　· 本章小结第17-18 页
第二章 城市公交系统建模及居民公交出行行为分析第18-37 页
　　· 城市公交系统分析第18-25 页
　　　　· 城市公共交通系统第18-21 页
　　　　· 城市公交线网第21-23 页
　　　　· 城市公交站点第23-25 页
　　· 城市公交系统模型的建立第25-28 页
　　　　· 公交站点与线路模型第25-27 页
　　　　· 公交网络模型第27-28 页
　　· 居民出行行为特征分析第28-33 页
　　　　· 出行行为的概念第28 页
　　　　· 居民出行方式分类第28-31 页
　　　　· 居民出行方式选择影响因素分析第31-33 页
　　· 居民公交出行影响因素分析第33-36 页
　　　　· 居民公交出行影响因素第33-35 页
　　　　· 本文算法的优化目标第35-36 页
　　· 本章小结第36-37 页
第三章 蚁群优化算法及在交通模型中的应用第37-59 页
　　· 蚁群优化算法概述第37-38 页
　　· 基本蚁群算法第38-48 页
　　　　· 基本蚁群算法的原理第38-42 页
　　　　· 基本蚁群算法的特征第42-44 页
　　　　· 基本蚁群算法的数学模型第44-46 页
　　　　· 基本蚁群算法程序流程图第46-48 页
　　· 基本蚁群算法的扩展算法第48-53 页
　　　　· 精华蚂蚁系统（EAS）第48 页
　　　　· 基于排列的蚂蚁系统（RAS）第48-49 页
　　　　· 最大最小蚂蚁系统（MMAS）第49-50 页
　　　　· 蚁群系统（ACS）第50-51 页
　　　　· 并行蚁群系统（PACS）第51-53 页
　　· 基于图的蚂蚁系统（GBAS）第53-55 页
　　　　· GBAS 概述第53 页
　　　　· GBAS 的数学模型第53-55 页
　　· 蚁群优化算法在交通模型中的应用第55-58 页
　　　　· 应用研究现状概述第55-56 页
　　　　· 基于改进蚁群算法的增量交通分配模型第56-58 页
　　· 本章小结第58-59 页
第四章 基于图的蚂蚁系统（GBAS）在居民公交出行路径选择中的应用第59-75 页
　　· 问题提出第59-60 页
　　· 经典最短路径求解算法第60-63 页
　　　　· 经典最短路径求解算法步骤第60-62 页
　　　　· 经典最短路径求解算法的不足之处第62-63 页
　　· GBAS 求解公交出行路径选择问题可行性分析第63-66 页
　　　　· 公交出行路径选择问题与旅行商问题第63-65 页
　　　　· GBAS 与其他 ACO 算法的构造图第65-66 页
　　　　· 求解可行性分析第66 页
　　· 基于GBAS 的公交出行最优路径选择算法第66-69 页
　　· 算法流程图第69-71 页
　　· 算例分析第71-73 页
　　· 本章小结第73-75 页
第五章 仿真系统设计及仿真结果分析第75-95 页
　　· 仿真系统需求分析第75-76 页
　　　　· 系统目标第75 页
　　　　· 系统实现方式分析第75-76 页
　　　　· 系统功能分析第76 页
　　· 仿真系统设计第76-81 页
　　　　· 系统功能模块设计第76-77 页
　　　　· 系统界面设计第77-79 页
　　　　· 数据结构设计第79-81 页
　　· 仿真系统的操作第81-89 页
　　　　· 公交网络建模操作第81-85 页
　　　　· 地图操作第85-86 页
　　　　· 最优路径搜索操作第86-87 页
　　　　· 结果输出操作第87-89 页
　　· 基于GBAS 公交出行最优路径选择算法计算机实现第89-91 页
　　· 算例及仿真结果分析第91-94 页
　　· 本章小结第94-95 页
结论与展望第95-97 页
参考文献第97-102 页
附录第102-108 页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第108-109 页
致谢第109页

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