交通诱导系统中动态路径诱导算法的研究

动态交通网络中两节点之间最优路径的选择是目前的一个重要难题。通过对比不同的静态路径算法,并结合实际交通网络的特点,最终选择以A＊算法为基础,并在此之上研究出实现动态交通网络中路径诱导的方案。     

方向性蚁群算法在交通路径诱导系统中的应用

城市交通路径诱导系统是智能交通系统的重要组成部分,而最优路径算法作为路径诱导系统的重要部分,一直是计算机科学、运筹学、地理信息科学等学科的一个研究热点.对最优路径算法的研究和改进一直是交通路径诱导系统研究的核心内容.通过实例对几种常用的最优路径算法进行了分析比较,并提出了一种基于蚁群算法的最优路径算法,该算法是在蚁群系统的转移函数基础上增加一种方向性因子来实现的.通过仿真实验以及对比其他最优路径算法,得到了更好的结果.表明该方向性蚁群算法完全可以应用在智能交通路径诱导系统中.     

面向行车诱导的最优路径算法研究

路径诱导系统是交通信息系统的重要组成部分,其综合应用车载定位系统、数据库技术、信息处理技术、现代通讯技术以及网络通信技术等先进技术来获取丰富的交通信息并通过对信息的整合,以达到诱导驾驶员行为,为驾驶员提供最优行驶路径的目的。在路径诱导系统中,最优路径问题是其研究的核心和关键。本文在研究传统的Dijkstra算法的基础上引入一种新的最优路径搜索思想即直线优化法对其进行改进。直线法优化Dijkstra算法在搜索过程中一直趋向于目标节点,能够减少算法中遍历的节点个数,从而提高搜索速度。最后,对传统Dijkstra算法和直线法优化Dijkstra算法进行了对比仿真分析。仿真表明,改进的算法既优化了最优路径搜索的过程,又大大地缩短了其运行时间。     

城市交通最优路径规划仿真研究

研究城市交通最优路径规划问题,由于城市交通网复杂,增加了规划的难度,传统的最优路径规划算法没有考虑城市道路网络中的交通限制问题,更忽略了车辆在道路交叉口转向延误的时间,不符合城市交通的实际情况.为了解决上述问题.首先建立了一个城市路网交通模璎.然后运用线性规划方法建立最优路径规划问题的线性规划模型.最后采用桶排序算法对狄杰斯特拉算法进行优化,得到一个新的最优路径规划算法,对线性规划模型进行求解.仿真结果证明,利用算法搜索得到的最优路径更加符合实际的路网情况,为设计提供了理论依据.     

城市交通诱导系统的路径选择分配建模与仿真

研究城市交通路径分配问题.城市交通拥挤复杂多变,用户出行选择路径困难,为了优化城市交通路径分配,解决现有交通诱导模型算法计算量大、运算时间长的问题,提出了一种基于改进的蜂群智能算法的路径选择分配方法.首先利用双向信息传递技术得到实时路段的交通流状况,将路段的通行能力分级,通过模仿蜂群个体的局部寻优比较得到最优解,具有较快的收敛速度.仿真结果表明,提出的模型和算法不仅能有效解决城市交通路径分配问题,而且计算复杂度较低,算法的计算效率较高,表明改进算法为提高交通路网的效率及实用性和有效性提供了依据.     

交通最优路径选择算法的对比与仿真

交通网络中最优路径的选择尤为重要,各国学者在这方面做了大量的研究和改进.传统的最优路径算法以Dijkstra算法为代表,但均存在复杂度过高、不能很好地体现动态性的缺点.提出一种基于蚁群算法的最优路径选择问题的新方法.建立综合路径耗费公式及相关的收敛条件,采用数据集进行仿真,并与传统的最优路径算法Dijkstra算法、A*算法进行了对比,结果表明,采用蚁群算法进行最优路径选择在交通路径结点数量多、路径复杂的情况下具有比传统最优路径算法更好的性能优势.     

基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法*

采用动态交通仿真模型INTEGRATION搭建了动态交通仿真平台,应用组件式蚁群算法来求解动态交通信息诱导下的最优路径选择问题。实例表明,基于动态交通仿真模型的最优路径选择方法是可行的、正确的和有效的。该方法易于理解和使用,具有很强的可重用性和可扩展性,为求解各类优化问题提供了可持续发展的框架。     

基于蚁群算法的智能交通最优路径探究

对于汽车智能交通的最佳路线问题,业界学者提出了蚁群概念和算法,其具有实时规划的效能。基于此,笔者提出了改进蚁群算法,借助智能交通模型比较传统算法和改进算法的性能。通过试验发现,改进蚁群优化算法能够有效解决路径问题。     

智能交通系统中最优路径的算法研究

运用图论中有向加权图的相关知识,综合道路交通的各种因素,对智能交通系统中最优路径实现提出一个距离模型,在此模型上利用邻接矩阵和迭代算法生成了一种通用的最优路径求解算法。并对实际应用中的问题,给出了在M apinfo环境下建立道路拓扑结构的方法,有效地解决了各种路况下的路径寻优问题。     

城市路网交通管制下的最优路径诱导仿真研究

路径诱导系统是智能交通的热点研究领域,旨在根据实时的交通信息为出行者提供最优路径选择,而交通管制下的城市交通具有动态性及随机性等特点.为此研究了交通管制下路径诱导仿真线性规划模型,采用面向对象程序设计方法实现双向发启发式A*算法的路径诱导仿真求解算法,实现在几种常见交通管制措施下的诱导仿真.结果表明交通管制措施导致相应的诱导路线调整是诱导路径优化的必然过程,这种行驶路线的调整让用户在复杂交通管制条件下能够快速的到达目的地,使路径诱导系统更符合实际应用.     

最优交通路线搜索算法研究

介绍在错综复杂的交通网中几类常用最短路径的搜索算法,重点介绍已知源点到其他目标点的最优交通路线的搜索算法,即单源最短路径问题的Dijkstra算法,从该算法的思想、应用、实现方法、算法分析和功能扩展等方面介绍此算法如何能获得最优的交通路线.     

恶劣天气因素下最优车辆路线调度路径选择

考虑恶劣天气因素下的最优车辆路线调度关系到灾害环境下的货物运输效率。由于在较为恶劣的天气环境下,车辆路径的属性特征会发现不可预估的变化。上述属性变化无法通过设定权值进行程度的描述。利用传统算法进行车辆路线调度,没有充分考虑天气因素给车辆路径选择带来的影响。往往通过经验设定固定的影响权值,没有考虑对不同路径选择属性数据影响的差异性,调度过程缺陷明显。提出采用模拟退火遗传算法的最优车辆路线调度方法。依据相关理论构建车辆调度优化模型,结合在恶劣天气环境下,车辆行驶路径所需时间、交叉路口密度、通行能力等因素综合变化,根据模拟退火算法模拟差异化的天气影响因素,利用遗传算法求取模型最优解,实现考虑恶劣天气因素的最优车辆路线调度的路径选择。实验结果表明,利用改进算法进行车辆路线调度,能够有效的获取车辆当前的最佳路线,提高了车辆调度的效率。     

基于最优路径的无线语音泊车诱导系统研究

研究了一种用于大型停车场内的全程无线语音泊车诱导系统,诱导车辆用最少时间找到停车位,提高停车场泊车效率。通过激光对射装置检测车位状态,采用C8051F020单片机将检测到的车位信号进行处理,结合E-link网络数据传输器将单片机接入网络,实现车位信息的网络传输。开发了停车场泊车管理系统,实时显示车位使用状态。设计了由凌阳SPCE061A单片机和NRF24L01无线收发芯片构成的语音系统,对可用于最短泊车路径搜索的A*算法进行改进和仿真研究,并提出了无线语音泊车诱导方法。     

BGP最优路径选择中的瓶颈区域的研究

基于流量需求的BGP最优路径选择是域间流量工程研究的一个问题.其中瓶颈区域的判定可为域间流量工程的决策过程提供重要的启发信息.然而,瓶颈区域的判定是NP难问题.在同时考虑域内链路和域间链路的前提下,提出多项式时间的基于流量需求的瓶颈区域的预测算法.在此基础上,系统地研究了流量、拓扑结构与瓶颈区域间的关系.模拟实验表明,预测算法的准确性超过90%,研究结果表明,拓扑结构是决定瓶颈区域的重要因素.     

基于iBeacon的室内路径引导系统研究

基于i Beacon的室内路径引导系统可以精确的检测室内用户的移动方向,并能够收集用户移动模式的上下文感知收集用户信息,提供精确的引导路线,并将引导信息通过消息推送的形式通知用户。真机实验表明,基于i Beacon的室内路线引导系统较其他系统能够提供更精确的引导信息。