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车载导航路径规划算法研究

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车载导航路径规划算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-14页
  · 车载导航系统综述第9-11页
  · 路径规划的研究现状第11-13页
  · 论文的研究内容和组织结构第13-14页
第2章 车载导航路径规划的基本问题第14-26页
  · 车载导航系统最优路径的概念第14页
  · 路网数据组织与管理第14-21页
    · 道路构成与描述第15-18页
    · 道路的空间逻辑关系描述第18页
    · 路网存储结构第18-20页
    · 路网数据管理第20-21页
  · 最优路径评价标准第21-22页
  · 最短路径算法第22-26页
    · Dijkstra算法第22-23页
    · Floyd算法第23-24页
    · A~*算法第24-26页
第3章 信息融合理论在最优路径选择中的应用第26-46页
  · 信息融合概述第26-29页
    · 信息融合的基本原理第26-27页
    · 信息融合的方法第27-28页
    · 信息融合的应用第28-29页
  · 基于加权平均法的最优路径规划第29-33页
    · 加权平均法在路径规划中的应用第30-31页
    · 实验结果与分析第31-33页
  · 基于Bayes理论的最优路径规划第33-36页
    · Bayes理论第33-35页
    · Bayes理论在路径规划中的应用第35页
    · 实验结果与分析第35-36页
  · 基于证据理论的路径规划算法第36-43页
    · 证据理论第36-39页
    · 模糊证据理论第39-40页
    · 基于模糊证据理论的路径规划第40-41页
    · 实验与分析第41-43页
  · 三种信息融合算法的比较第43-46页
第4章 群体智能理论在路径搜索中的应用第46-70页
  · 群体智能理论第46-50页
    · 群体智能的基本原理第46-47页
    · 群体智能的基本原则第47-48页
    · 群体智能优化方法第48-50页
  · 蚁群优化算法第50-57页
    · 蚁群算法的基本原理第50-52页
    · 蚁群算法的基本框架第52-54页
    · 蚁群算法在路径规划中的应用第54-55页
    · 实验分析与结论第55-57页
  · 粒子群优化算法第57-64页
    · 粒子群算法的基本原理第57-60页
    · 粒子群算法在路径规划中的应用第60-62页
    · 实验分析与结论第62-64页
  · 蜂群优化算法第64-68页
    · 蜂群算法的基本原理第64-67页
    · 仿真实验第67-68页
  · 三种群体智能优化算法的比较第68-70页
第5章 总结第70-72页
参考文献第72-76页
作者简历 攻读硕士学位期间完成的主要工作第76-77页
致谢第77页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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