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。     

高维多目标动态停车场选择及路径诱导研究

现有停车诱导系统中采用的停车场选择及路径诱导方法多局限于提供用户出行前多目标最优的停车场选择方案及路径诱导方案,无法实现用户行进过程中动态的多目标停车场及路径优化选择,此外由于现有多目标优化算法性能受限,无法快速获得真正高维多目标最优的决策方案.针对上述问题,提出一种综合用户出行前静态的和行进中动态的高维多目标停车场选择及路径诱导模型,并设计了高维多目标优化算法KS-MODE保证模型的高效求解.实验结果表明,KS-MODE在4～15目标优化问题上的收敛性能相比较于现有多种算法具有明显优势,基于KS-MODE的模型求解能够在城市交通网中实现出行前及行进中的五目标最优的动态停车场选择及路径诱导,证明了高维多目标优化算法是求解停车场选择及路径诱导的有效方法,能够提高现有停车诱导系统的诱导精度及智能化程度.     

交通路径诱导系统中最优路径选取研究与仿真

研究交通路径诱导系统优化问题。复杂路况高峰时多条道路车辆同时汇聚造成交通拥塞,但是拥塞信息的实时变化存在高度的非线性和突变性。传统的交通路径诱导系统,仅仅是针对最短距离进行路径选取,非线性和突变性拥堵信息不能在模型中得到反应,一旦拥堵发生,会降低交通路径诱导的效率。提出了一种基于自适应t分布变异人工鱼群算法的交通路径诱导系统。引入t分布变异算子将高斯变异和柯西变异的优点结合起来,提取交通路径拥塞参数,并将其反馈到控制端,使用AFSA方式进行迭代处理,将迭代次数作为t分布的自由度参数,从而提高了交通诱导的效率。实验证明,鱼群算法提高了交通路径诱导的性能,避免了交通拥塞的缺陷。     

基于粒子群优化算法的动态停车路径诱导技术

首先分析了停车诱导系统(PGIS)中动态路径诱导的特点;为了达到实时诱导技术要求,介绍了一种生物界仿真算法——粒子群优化算法的特点及其应用在最优路径搜索中的基本方法;仿真实验表明该方法搜索速度非常快,适合用于动态停车路径诱导技术中。     

改进Dijkstra算法在停车诱导系统中的应用与仿真

主要针对现有大型停车场停车诱导系统的低效率问题,采用Dijkstra算法,将车位选择问题转化为最短路径问题,并结合停车场的特点,对Dijkstra算法进行改进,然后结合实例用VC对改进的算法进行应用仿真.仿真结果表明,改进后的Dijkstra算法比经典算法在时间复杂度上有所降低,Dijkstra算法的搜索效率明显得到提高,在停车诱导系统中具有一定的实际应用价值.     

基于蚂蚁算法的PGIS中动态路径诱导技术研究

停车诱导系统（PGIS）将计算机、信息与多媒体等技术应用于交通管理领域,是智能交通的重要组成部分。首先分析了PGIS中一项关键技术——动态路径诱导的特点和实时诱导技术要求,根据该要求,介绍了一种生物界仿真算法——蚂蚁算法的特点及其应用在最优路径搜索中的基本方法。仿真实验表明该方法搜索效率较高,可用于动态路径诱导技术中。     

智能式动态路线诱导系统诱导单元决策方法

诱导单元决策方法的研究是实现智能交通系统的一个关键环节,其实现方法的好坏对诱导效果有直接的影响.为此,提出一种智能动态路线诱导系统诱导信息的模式,对诱导信息所在路段的多目标终点交通流构成比例以及到下游路段的转弯率的预测方法进行研究,并在此基础上提出了智能动态路线诱导系统诱导单元的综合决策方法.实验结果及分析表明了所提出的诱导单元决策方法的有效性.     

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。     

基于前景理论的实时路径选择模型

动态路径诱导是解决交通拥堵问题行之有效的手段.传统动态路径诱导系统中的路径选择模型依托期望效用理论,实践表明这种以确定性的理论解决具有不确定性的交通问题的模型与出行者的实际行为之间存在明显的背离.针对交通状况的复杂性、时变性、不确定性,本文建立一种基于前景理论的路径选择模型,该模型考虑了由于出行者的主观能动性而导致的非完全理性化的交通行为特征,能够准确地描述不确定性交通条件下出行者的决策过程.通过仿真实验对比基于前景理论与基于期望效用理论的路径选择模型给出的最优路径,结果表明前景理论在描述出行者的路径选择行为时能够在一定程度上克服期望效用理论的不足,可以较准确地刻画出行者在不确定性条件下的路径选择决策行为,更接近于出行者的实际行为模式.     

都市行车引导系统的模型研究（下）

4.2模型分析 将网络中的流分组,每组的大小由一个时间段内进入网络的流所确定。每组用第一辆车和最后一辆车的运行来仿真,用事故出现的频率、受影响的路段以及事故出现时间等参数仿真事故,当仿真事故时,路段容量发生变化。     

城市动态时间最短路径诱导系统实现研究

就城市路网动态时间最短路径诱导系统的实现展开研究.针对邻接表和邻接矩阵在保存完整的路网信息时出现高冗余并导致算法计算时间成倍增加的现象,以改进的前向关联边结构作为路网的存储结构,并依此对Dijkstra算法进行改进,用于路网节点之间动态时间最短路径的求取.在此基础上,基于市区实时交通流数据和相位配时信息,结合高精度交通电子地图,开发了东莞市动态路径诱导系统进行实验仿真.该系统针对改进后的算法与原算法的差异,设置了静态和动态两种最短路径计算模式,对两种模式的计算时间和计算结果进行了对比.结果表明改进算法能够在不增加时间复杂度的前提下,充分考虑动态交通流状况、交叉口限向和转向延误,有效解决城市路网动态时间最短路径问题.     

城市交通系统的微观仿真研究

基于微观交通模型,将面向对象方法与可视化技术运用到城市交通系统的微观仿真研究中,开发了一套具有一定实用价值的交通仿真软件。仿真结果表明,车辆运行动画与人的直观交通经验一致。该方法可用于对一般的规模庞大的道路交通网络的研究。     

基于智能导向的城市交通空间规划系统设计

针对城市交通空间在规划过程中受到车辆类型的影响,导致其规划效果变差,以提高城市交通空间规划效果为目的,设计了基于智能导向的城市交通空间规划系统.在智能导向的基础上,利用数据采集模块、Web服务器设计及MapObject组件设计,通过预测城市交通空间分布格局变化和城市交通空间的规划流程,实现了城市交通空间的规划.测试结果...     

城市交通微观模拟系统的构建

交通系统模拟是一门在数字计算机上进行交通实验的先进技术。通过对交通系统的模拟研究，叮以得到交通流状态变量随时间和空间变化的分布规律及其与交通控制变量间的关系，从而实现对现有系统的再现和对未来系统行为的预先把握，蘑点讨论了整个模拟系统的构建过程，并论述了采用模糊控制技术来模拟车辆个体的原理和实现。