寻全国交通模拟系统（1700分）

yechan 2003-10-19 05:11:13

一设计题目：全国交通模拟系统
二问题描述：处于不同目的的旅客对交通工具有不同的要求。如：因公出差的希望旅途时间尽可能短，旅游的希望旅费尽可能省，老年人要求中转次数最少。编制一个全国城市间的交通咨询系统，为旅客提供两种获三种最优决策的交通咨询。
三基本要求：
提供对城市信息进行编辑（如：添加或删除）的功能；
城市之间有两种交通工具：火车和飞机。提供对列车时刻表和飞机航班进行编辑（
（增设或删除）的功能；
提供两种最优决策：最快到达和最省钱到达；
旅途中耗费的总时间应该包括中转站的等候时间；
咨询以用户和计算机的对话方式进行。由拥有输入起始站，终点站，最优决策原则
和交通工具，输出信息：最快需要多长时间才能到达和最少需要多少旅费才能到
达，并详细说明依次于何时乘坐那一趟列车或那一次航班到何地。
四测试数据：参考《数据结构》清华版7.6节图7.33的全国交通图,自行设计列车时刻
表和飞机航班.
五实现提示:(1)对时刻表和飞机航班进行编辑,应提供文件输入和键盘输入两种形式
.飞机航班信息包括:起始站的出发时间,终点站的到达时间和票价;列车时刻表则需
根据交通图给出的各个路段的详细信息,如:对从北京到上海的火车,给出北京至天
津,天津至徐州及徐州至上海各段的出发时间,到达时间及票价
(2)一邻接表作交通图的存储结构,表示边的结构内除含有邻接点的信息外,还包括交通工具,路途中耗费的时间和花费以及出发和到达时间等多种属性.
///////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////
这是我的第二学历毕业设计,由于前一阵忙于准备高程,一直没动手.现在又琐事缠身
.而且以我的水平要做的话,起码也要两三个月,可十一月初就要交了.没办法,只好来
求助各位了.如果谁做过这个东西(差不多就可以,不用很认真),行行好给我用用吧.
或者哪位想练习一下,就做做这个吧,做完了别忘了我.想要多少分给多少分（1700以内）全都给你了。
哪位知道哪儿有，告我一声，谢谢了。

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yechan 2003-10-26

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楼上的兄弟太客气了!

Ngod 2003-10-24

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sorry

whizstorm 2003-10-24

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800RMB

yechan 2003-10-24

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谁知道网上有没有这方面的资料呀?

北极猩猩 2003-10-21

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回楼主，估计至少要500、600吧

yechan 2003-10-21

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忘了说了，是用C或C++工具。

yechan 2003-10-21

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我也没奢求别人专门给做呀，我是问有没有以前做过的给用一下，或者知道网上哪儿有的提供一下信息。
问一下做这个东西大概要多少rmb呀？

北极猩猩 2003-10-20

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做这种东西靠给分是不行了，把你给的分数换成RMB还可以考虑

xuguo2202 2003-10-20

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人家哪有这么多时间帮你做啊

要有钱就有人帮你做

pengzuoli 2003-10-19

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不会.sorry

ttlb 2003-10-19

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原来前辈也这样啊？？？？？？鄙视你

sdtea 2003-10-19

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这样也行？？？

yechan 2003-10-19

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顶。。。。。。。。。。。

：城市交通系统是个随机性很强、复杂的巨型系统，为了获得良好的通行效率，提出了一种基于模拟退火温度的自适应粒子群优化算法，同时给出了一种城市区域交通协调控制信号配时模型，然后将提出的方法应用于此模型。仿真结果表明：这种算法不仅能够克服基本粒子群算法陷入局部寻优的缺点，而且算法的收敛性和稳定性都很好，同时也表明该模型是可行的、有效的。

论文研究-大型城市地下物流网络优化布局的模拟植物生长算法.pdf, 交通拥堵问题的加剧使传统物流网络在我国大型城市已达到极限, 未来地面物流系统将逐步向地下不同层次里转移并释放出城市地上空间.本文以斯坦纳最小树(SMT)为理论模型, 建立了符合我国大型城市不断扩展这一特点的树状地下物流网络布局模型. 由于 SMT 为 NP-完全问题, 因此算法的寻优能力是研究的关键. 本文所采用的模拟植物生长算法(PGSA)是以植物向光性理论为启发式准则的智能算法, 该算法是利用人工植物在给定物流节点集解空间中的生长过程得到城市地下物流网络的最优布局. 通过对国际公布的STEINLIB实例数据计算并与蚁群算法和模拟退火算法进行比较, 表明模拟植物生长算法具有较强的精确性、稳定性和全局搜索能力.

### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位（Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化） ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化（Leach协议优化） ##### 6.4 无人机通信中继优化（组播优化）

### 团队长期从事下列领域算法的研究和改进： ### 1 智能优化算法及应用 **1.1 改进智能优化算法方面（单目标和多目标）** **1.2 生产调度方面** 1.2.1 装配线调度研究 1.2.2 车间调度研究 1.2.3 生产线平衡研究 1.2.4 水库梯度调度研究 **1.3 路径规划方面** 1.3.1 旅行商问题研究（TSP、TSPTW） 1.3.2 各类车辆路径规划问题研究（vrp、VRPTW、CVRP） 1.3.3 机器人路径规划问题研究 1.3.4 无人机三维路径规划问题研究 1.3.5 多式联运问题研究 1.3.6 无人机结合车辆路径配送 **1.4 三维装箱求解** **1.5 物流选址研究** 1.5.1 背包问题 1.5.2 物流选址 1.5.4 货位优化 ##### 1.6 电力系统优化研究 1.6.1 微电网优化 1.6.2 配电网系统优化 1.6.3 配电网重构 1.6.4 有序充电 1.6.5 储能双层优化调度 1.6.6 储能优化配置 ### 2 神经网络回归预测、时序预测、分类清单 **2.1 bp预测和分类** **2.2 lssvm预测和分类** **2.3 svm预测和分类** **2.4 cnn预测和分类** ##### 2.5 ELM预测和分类 ##### 2.6 KELM预测和分类 **2.7 ELMAN预测和分类** ##### 2.8 LSTM预测和分类 **2.9 RBF预测和分类** ##### 2.10 DBN预测和分类 ##### 2.11 FNN预测 ##### 2.12 DELM预测和分类 ##### 2.13 BIlstm预测和分类 ##### 2.14 宽度学习预测和分类 ##### 2.15 模糊小波神经网络预测和分类 ##### 2.16 GRU预测和分类 ### 3 图像处理算法 **3.1 图像识别** 3.1.1 车牌、交通标志识别（新能源、国内外、复杂环境下车牌） 3.1.2 发票、身份证、银行卡识别 3.1.3 人脸类别和表情识别 3.1.4 打靶识别 3.1.5 字符识别（字母、数字、手写体、汉字、验证码） 3.1.6 病灶识别 3.1.7 花朵、药材、水果蔬菜识别 3.1.8 指纹、手势、虹膜识别 3.1.9 路面状态和裂缝识别 3.1.10 行为识别 3.1.11 万用表和表盘识别 3.1.12 人民币识别 3.1.13 答题卡识别 **3.2 图像分割** **3.3 图像检测** 3.3.1 显著性检测 3.3.2 缺陷检测 3.3.3 疲劳检测 3.3.4 病害检测 3.3.5 火灾检测 3.3.6 行人检测 3.3.7 水果分级 **3.4 图像隐藏** **3.5 图像去噪** **3.6 图像融合** **3.7 图像配准** **3.8 图像增强** **3.9 图像压缩** ##### 3.10 图像重建 ### 4 信号处理算法 **4.1 信号识别** **4.2 信号检测** **4.3 信号嵌入和提取** **4.4 信号去噪** ##### 4.5 故障诊断 ##### 4.6 脑电信号 ##### 4.7 心电信号 ##### 4.8 肌电信号 ### 5 元胞自动机仿真 **5.1 模拟交通流** **5.2 模拟人群疏散** **5.3 模拟病毒扩散** **5.4 模拟晶体生长** ### 6 无线传感器网络 ##### 6.1 无线传感器定位（Dv-Hop定位优化、RSSI定位优化） ##### 6.2 无线传感器覆盖优化 ##### 6.3 无线传感器通信及优化（Leach协议优化） ##### 6.4 无人机通信中继优化（组播优化）

matlab常用代码大全，帮助你科研，论文实证分析，数模竞赛第44章层次分析法第45章灰色关联度第46章熵权法第47章主成分分析第48章主成分回归第49章偏最小二乘第50章逐步回归分析第51章模拟退火第52章 RBF,GRNN,PNN-神经网络第53章竞争神经网络与SOM神经网络第54章蚁群算法tsp求解第55章灰色预测GM1-1 第56章模糊综合评价第57章交叉验证神经网络第58章多项式拟合 plotfit 第59章非线性拟合 lsqcurefit 第60章 kmeans聚类第61章 FCM聚类第62章 arima时间序列第63章 topsis 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章 RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章 GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章 LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测. 第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章 LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章 SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章 Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLAB R2012b新版本特性的探讨

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