考虑网络流量的最优路径求解模型和算法

本文旨在解决交通网络中群体车辆的路径选择问题．即为每个车辆寻求最优行驶路径．使之在起迄点间的旅行时间最短．考虑到网络流量对路段旅行时间的影响，先进行流量分配，再同时为各个车辆寻求最短路径．为此，首先给出了考虑流量影响的网络模型，然后建立了基于路段的用于流量分配的变分不等式模型．该模型的解给出了车辆按照最优路径行驶时分配到各路段上的车辆数目．由于该模型是完全基于路段的，从而克服了基于路径方法必须进行路径穷举的缺陷．最后给出了最优路径选择算法，并证明了算法的正确性．本文给出的模型和算法适用于交通畅通、交通拥挤等各种情况．实验结果表明本文提出的模型和算法是非常有效的．     

面向城市交通网络的A*算法优化与应用

交通路网中最优路径的选取是电子地图导航中最基础的应用之一,如果规划路径选取的合理,能够大大提高行车的效率,为用户方便出行提供便利。本文根据城市交通网络的特点对A＊算法进行研究与优化。针对交通规则对有向图的数据模型进行改进,同时将道路通行能力属性赋予路段,建立路段权值的计算模型,从而实现导航过程中的最优路线规划。     

基于关联优化的虚拟城市交通系统设计与控制

针对当前传统的城市交通虚拟系统中被动地扩展交通元素,不能及时智能地为交通设计人员提供指导而造成的城市交通规划不合理,调节的效率低等问题提出一种基于挖掘与优化并行计算的虚拟城市交通系统设计思想,使用图论的方法构造路网元素,将路网中结点的数据与路段实时的车辆数据进行挖掘与优化并行运算得出最优的路径规划方案与最优的实时路径选择指导;实验表明,基于优化计算的虚拟城市交通系统性能良好,测试准确率较高,有效地提高了交通规划的合理性与交通调度效率。     

基于改进蜂群算法的多传感器目标分配方法

针对多传感器目标分配中参数多、计算复杂、实时性不强、全局搜索能力不高等问题,在分析其数学模型的基础上,基于改进人工蜂群算法,对目标函数进行优化并确定分配方案.改进后的算法中,跟随蜂采用双向轮盘赌的方式选择引领蜂,并采用萤火虫算法中的自适应步长策略来进行局部搜索,有助于提高算法收敛速度、增强算法的局部搜索能力.仿真结果表明,改进蜂群算法能够有效解决多传感目标分配问题,与基本蜂群算法相比,改进后的算法收敛速度加快、寻优能力得到进一步增强,具有较强的实用价值.     

多方式复合城市交通网络弹性需求随机用户平衡分配模型

为解决目前交通分配模型仅限于某种方式内,并缺少考虑方式划分与交通分配相互影响的问题,描述了多方式复合城市交通网络。网络中涵盖了公交车和小汽车两个子系统,出行总量满足弹性需求,并根据两个子系统效用函数进行随机用户平衡分配,同时子系统内各路径流量分配也满足随机用户平衡,从而建立了两层次三随机用户平衡的多方式复合城市交通网络弹性需求随机用户平衡分配模型。证明了模型解的等价性及唯一性;提出了综合对角化算法和MSA算法的组合求解算法。最后,设计了一个算例以验证模型有效性,计算结果为:公交车出行量为814.1人次/h,占总出行量3997.8人次/h的20.36%,小汽车出行量占79.64%。表明该模型在计算网络中各路段流量的同时,也可得出各交通方式的比重。     

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.     

城市中观交通仿真的交通流车簇模型

为了解决城市交通仿真模型仿真速度和仿真精确度的平衡问题,针对城市交通流运行特征,同时考虑影响交通流运行的若干因素,如车辆数目、红绿灯控制等,提出一种中观交通仿真车辆群体模法.该模型结合了宏观模型和微观模型的优点,同时对应的交通流配流算法解决了传统模型的不足,城市交通仿真实验结果表明了车辆群体模型和分配算法的合理性和有效性.     

救灾物资军用车辆合理调度方法研究与仿真

研究救灾物资军用车辆高效调度问题.灾区环境复杂,部分路段容易发生意外阻塞,这种灾区路径阻塞在路径和拥堵放向都是不定的,存在较大随机性和突发性,造成后期调度模型的路径选取存在突发性错误.传统算法多是基于车辆调度模型进行调度的,如果路径选取出现随机突发性错误,导致车辆调度效率降低.提出了一种蚁群信息反馈算法的救灾物资军用车辆调度方法.计算路段阻塞系数,并将其反馈到调度端,利用蚁群极值方法选取最优路径.实验证明,改进算法能够避免路径突发性阻塞造成的的缺陷,提高了救灾物资军用车辆的调度效率.     

一种生物地理学移动机器人路径规划算法

目前,虽然有多种智能计算方法用于移动机器人路径规划问题,但在复杂环境下,多数智能计算方法表现出效率低下,结果较差的问题。提出一种结合基于有效顶点的栅格编码法和改进的生物地理学优化算法的移动机器人路径规划方法,以解决该类问题。结合已知的环境信息,从精英策略、降维机制和基于惯性算子的迁移操作3方面改进了生物地理学优化算法。改进算法用于机器人移动路径,与人工蜂群算法、粒子群算法和人工鱼群算法等智能算法进行比较,实验的结果证实改进算法能够更有效地解决复杂环境下机器人路径规划问题。     

基于轨迹大数据的动态最优路径规划

以轨迹大数据为基础,结合城市交通状态与用户个性化需求,提出一种基于改进Viterbi算法的动态最优路径规划算法。首先融合交通状态和真实路网拓扑结构,构建基于有向多重加权复杂网络的交通网络模型。采用基于层次分析法和熵权法相结合的综合赋权法对交通网络模型的多权重属性进行权重分配,得到新的有向加权复杂网络模型。进一步采用改进的Viterbi算法求解最优路径。最后,以兰州市为例,对最优路径规划进行分析,并将该算法与静态规划方法进行比较,验证城市最优路径规划算法的有效性与实时性。实验结果表明,结合城市交通状态与用户偏向的路径规划更加科学合理,能够为兰州市驾车出行、交通管理部门决策提供决策支持和参考。