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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,
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