基于个性化设计策略的智能交通系统关键技术

第1章 绪论
1．1 背景与意义
1．2 智能交通系统面临的突出问题
1．3 智能交通系统的发展历史与趋势
1．3．1 国外智能交通系统发展历史和现状
1．3．2 国内智能交通系统发展历史和现状
1．4 智能交通系统关键技术与问题
1．4．1 路径选择与路径诱导
1．4．2 交叉口信号控制与区域交通控制
1．4．3 控制与诱导一体化集成
1．5 个性化设计策略的提出
1．6 本书主要研究内容与组织结构
第2章 基于个性化设计策略的路径选择方法
2．1 引言
2．2 路径选择方法研究现状
2．3 路径选择问题模型
2．3．1 基于前景理论的出行前静态路径规划模型
2．3．2 常态下考虑行程时间可靠性约束的动态路径选择模型
2．3．3 非常态下基于事件影响实时估计的动态路径选择模型
2．4 几种典型的路径选择方法
2．4．1 基于行程时间实时预测的自适应路径选择模型
2．4．2 基于蚁群算法的路径自适应选择方法
2．5 不确定性环境下个性化路径选择的多属性决策方法
2．5．1 不确定型多属性决策方法
2．5．2 不确定性环境下的个性化路径选择模型
2．5．3 仿真分析
2．6 基于客观自主式决策方法的个性化最优路径选择
2．6．1 客观自主式决策方法
2．6．2 个性化需求分析与表达
2．6．3 个性化最优路径选择
2．6．4 仿真分析
第3章 基于个性化设计策略的路径诱导方法
3．1 引言
3．2 路径诱导方法研究现状
3．3 路径诱导问题模型
3．3．1 最优路径的定义
3．3．2 最优路径模型
3．4 几种典型的路径诱导方法
3．4．1 Dijkstra算法
3．4．2 F10vd算法
3．4．3 A*算法及其改进
3．4．4 双向搜索算法
3．4．5 传统路径优化算法的适用性分析
3．5 基于个性化设计策略的静态路径诱导
3．5．1 物理规划方法概述
3．5．2 基于个性化设计策略的静态路径诱导模型
3．5．3 路径诱导方法
3．5．4 仿真算例
3．6 基于个性化设计策略的动态路径诱导
3．6．1 个性化动态路径诱导问题
3．6．2 基于物理规划的个性化动态路径诱导
3．6．3 仿真算例
第4章 基于个性化设计策略的交叉口信号控制方法
4．1 引言
4．2 交叉口信号控制方法研究现状
4．3 交叉口信号控制问题模型
4．4 交叉口信号控制基本方法
4．5 基于个性化设计策略的交叉口信号控制多目标优化
4．5．1 交叉口优化多目标模型
4．5．2 基于FAP的权重系数确定
4．5．3 基于Q学习算法的模型优化
4．5．4 实验仿真
第5章 基于个性化设计策略的区域交通信号控制方法
5．1 引言
5．2 区域交通信号控制方法研究现状
5．3 区域交通信号控制系统结构
5．4 区域交通信号控制基本策略
5．5 基于个性化设计策略的城区干线区域交通控制优化
5．5．1 城区干线区域交通控制问题
5．5．2 城区干线区域交通控制优化模型
5．5．3 基于Q学习算法的城区干线区域交通控制
5．5．4 仿真算例
5．5．5 结论
5．6 面向大型社会活动的个性化区域交通控制
5．6．1 大型社会活动的区域交通控制问题
5．6．2 大型活动对区域交通影响分析
5．6．3 个性化区域交通控制双层模型
5．6．4 模型优化求解
5．6．5 仿真验证
5．6．6 结论
第6章 总结
6．1 重要科学发现
6．2 研究局限性
参考文献