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.     

基于Dijkstra算法的动态交通诱导技术及仿真

研究车辆行驶过程中的路径动态诱导问题,针对目前交通导航系统不能实时动态规划行驶路线的不足,结合自主研发的车载终端装置,通过对Dijkstra算法的改进及优化,提出了一个可应用于交通诱导过程的动态实时最优路径算法;基于该路径优化算法,车载终端装置可以通过接受交通控制中心的实时道路信息,不断调整车辆的行驶路线,最终实现行驶路线的全程动态优化;仿真实例证明:在实时交通信息的引导下,动态交通诱导技术保证了行驶路线的全程优化.     

车联网环境下多阶段路径诱导系统设计

由于交通路网中车流量分布的不均匀,导致各路段交通压力不同,为了均衡交通压力,设计了一种车联网条件下多阶段路径诱导系统,通过车联网获取车辆信息,收集、整理、分析后,得出路网车辆交通压力分布,通过算法优化,确定车辆路径诱导方案,实现车辆的多阶段路径诱导.     

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.     

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。     

交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．     

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。     

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。     

城市交通系统最优路径算法研究

针对目前交通拥挤现象提出了城市交通诱导系统,最短路径寻求是其主要问题之一。通过对最短路径实现算法的分析和研究,本文对传统的Dijk—stra算法和启发式搜索算法As算法进行了详细的探讨。基于GIS特性对最短路径算法进行优化,改进了Dijkstra算法。     

交通诱导预测控制仿真研究

将动态交通分配实施过程纳入预测控制框架下以满足实时交通诱导的目的,提出一种交通诱导预测控制算法．该算法是在滚动时域基础上进行的,包括实时交通分配、交通流模拟运行及评价以及进化最佳路径３ 个重要环节．仿真结果表明,交通诱导预测控制是一种良好的计算机控制方法学,其优化过程预先考虑了目前交通分配对未来路网的影响,因而可有效地防范交通拥堵,实现考虑反馈的路网交通流实时分配优化,同时为出行者提供最佳路径．

     

流量控制和流量整型的比较

本文介绍了在IP网中运行QoS流量限制的两种方法--流量整型和流量控制的区别和联系以及表现形式,同时介绍了这两种方法使用的令牌桶算法的机制,帮助正确选择和运用合适的速率限制方法.     

基于网络流量半马尔柯夫模型的流量预测

引入了半马尔柯夫模型描述网络流量特性，并在该模型的基础上分析推导了相应的流量预测方法。分别对广域网和局域网不同时间尺度统计的实际流量数据进行分析和短期、长期预测，所有数据的实际预测精确度均小于预先设定的置信度。说明引入的模型能真实反映网络流量特性，基于该模型的流量预测方法具有良好的预测性能且适用于不同长度的预测。     

Automatic Traffic Balance Algorithm Based on Traffic Engineering

Routing protocols can decide for data packets which route is reachable and co-optimal, and may cause data packets to swarm into certain links, thus causing congestion on those links. General traffic engineering (GTE) technology provides ER-LSP/CR-LSP in MPLS networks to avoid this kind of congestion. However, GTE takes only the current data flow into account and establishes an ER-LSP/CR-LSP for this current data flow in order to guarantee QoS. Although this could resolve the issue raised by routing protocols, it may also waste some resource. In this article we focus on optimization of traffic engineering and propose an automatic traffic balance algorithm based on GTE technology. Dengyin Zhang received the BS, MS, and PhD degrees from Nanjing University of Posts & Telecommunications, China, in 1986, 1989, and 2004, respectively. He is presently an associate professor at Nanjing University of Posts & Telecommunications. His research interests include computer networks, communication systems, signal and information processing. Zhiyun Tang received the MS degree in computer science and technology from Nanjing University of Posts & Telecommunications, China, in 2005. His research interests include MPLS technology, QoS control and resource management in wired and wireless networks. Ruchuan Wang born in 1943, he is a professor in College of Computer at Nanjing University of Posts and Telecommunications. He advises doctorial graduate students majoring in Computer Software, Computer Network, E-Commence and Network Security and Mobile Agents.     

用PARAMICS交通仿真软件实现控制策略

阐述了利用微观交通仿真软件Paramics进行控制策略仿真的方法,通过Modeller建立的图形界面,设计各种路况,利用丰富的API函数,实现各种控制策略,并提供的多种进行控制效果评价的功能.     

基于流量特征的网络流量预测研究

传统的非线性模型已经不再适用于网络流量建模,为了能够更精确地对网络流量建模,必须考虑到网络流量的特性。针对网络流量的自相似、长度分布、周期等特征进行分析,结合小波变换与时间序列模型,有效地建立流量预测模型。首先对流量的自相似和平稳性进行分析,并对长度、周期等特征进行描述,其次根据实际流量的自相似性和平稳性选择小波变换与时间序列相结合的方法进行建模,产生预测结果,最后根据长度与周期特征粗略判断预测的合理性。根据实验验证与分析,该方法具有极大的灵活性,相比单一的小波-FARIMA模型可以减少大量的运算,同时能够描述网络流量的短相关与长相关特性。     

城市交通路口短时流量预测

为了能够提升短时交通流量预测的性能及精度,在支持向量回归机算法基础上引入了经改进的粒子群算法做参数寻优。同时,针对短时交通流量具有不确定性和弱规律性等特点,本文通过对交通数据进行挖掘,得出相邻路口交通流量的时空关联性,构建出通过历史数据预测及结合时空关联性的预测模型。利用BP神经网络在线修正两者权值,让两者优势互补、实时更新。通过仿真实验表明:提出的预测模型可以达到预期结果,对短时流量的预测精度和性能都有所提高。     

基于周期性网络流量模型的流量预测

文中使用自主开发的网络监控系统，对数据链路实施长期的测试监控。通过大量流量测试数据统计分析表明，WAN／LAN实际流量可以分为时间相关分量和时间无关分量。文中介绍了一个基于周期性网络流量模型的流量预测算法，以便对给定时刻的网络流量进行在线预测，并给出了不同预测精度下预测流量取值区间和实际流量的比较结果。     

一种基于网络业务流的流量监测分析算法

基于业务流的统计信息直接反映用户行为，最繁忙业务流获取与分析，对于网络流量分析和故障定位有指导作用。文章通过分析数据帧到来对哈希表的影响，借助一个记录表，对哈希表中的业务流进行排序，大大减少排序中的比较次数，提高监控系统处理性能．     

域间流量工程与域内流量工程的比较

根据作用的范围不同，流量工程可分为域间流量工程与域内流量工程。域间流量工程与域内流量工程作用的范围不同，研究问题的侧重点和难度不同，但是它们具有通用的处理模型，并且二者是紧密联系和相互依存的。同时考虑域间流量工程与域内流量工程，才能保证研究问题的全面性与准确性。     

智能交通控制网络的短时交通流预测研究

研究智能交通控制网络的短时交通流准确预测问题.为保证智能交通控制的效率,短时间内采集交通流信息并作为预测参数快速完成交通流的预测,然而短时间内采集到的交通流数据有限,数据间的相关性不明显,传统的交通流预测方法针对短时采集的相关性不明显的数据进行预测,存在预测准确度不高的问题.为解决上述难题,提出采用多维标度法的短时交通流预测方法.利用多维标度法处理采集到的短时交通流数据得到数据间的潜在相关性,避免因短时数据间相关性不明显而造成预测准确度不高的问题,然后根据数据相关性建立交通流预测模型,按照预测算法流程完成交通流的预测.实验表明,改进方法能够根据短时交通流数据准确完成交通流的预测,保证了智能交通控制网络的效率和性能.