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1、車輛導(dǎo)航系統(tǒng)作為智能交通系統(tǒng)核心的內(nèi)容之一,旨在減少交通擁擠和交通事故,但是隨著城市交通路網(wǎng)規(guī)模度、復(fù)雜度日益增大,交通擁擠和交通事故壓力日益增大。尤其面對(duì)越來越龐大的城市道路網(wǎng),最短路徑算法計(jì)算量大,而且交通擁堵實(shí)時(shí)變化,現(xiàn)有導(dǎo)航系統(tǒng)無法滿足出行者對(duì)躲避擁堵道路的要求。因此,考慮大規(guī)模路網(wǎng)交通擁堵的最短路徑規(guī)劃問題已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)問題。本文從三個(gè)方面開展研究:
(1)針對(duì)時(shí)間依賴路網(wǎng)模型不能完全體現(xiàn)道路屬性信息的缺點(diǎn),建
2、立基于邊成本分析的時(shí)間依賴路網(wǎng)模型。模型中的道路屬性及路口屬性以集合形式表現(xiàn),道路屬性集合依附于路網(wǎng)模型邊集合,路口屬性集合依附于路網(wǎng)模型節(jié)點(diǎn)集合;定義道路屬性集合內(nèi)參數(shù)及路口屬性集合內(nèi)參數(shù),給出參數(shù)綜合影響邊成本的公式,并以邊屬性的路段平均行駛速度參數(shù)為標(biāo)準(zhǔn)確定路段不同程度擁堵狀態(tài)并將擁堵狀態(tài)分成五個(gè)等級(jí)。
(2)針對(duì)多層級(jí)路網(wǎng)每層路網(wǎng)均需逐層參與搜索且不能動(dòng)態(tài)躲避通行能力差道路的缺點(diǎn),通過建立矩形限制區(qū)域降低參與路徑搜索的
3、路網(wǎng)節(jié)點(diǎn)數(shù)量以提高算法運(yùn)算效率;基于道路空間分布特點(diǎn)和不同等級(jí)道路通行能力劃分高低層路網(wǎng),算法優(yōu)先搜索高層路網(wǎng)達(dá)到保證路徑行程時(shí)間最短目的;基于實(shí)時(shí)變化的交通擁堵動(dòng)態(tài)切換算法搜索的高層、低層路網(wǎng),在高層規(guī)劃路徑出現(xiàn)交通擁堵情況下,根據(jù)交通擁堵程度適時(shí)轉(zhuǎn)入低層路網(wǎng)重新規(guī)劃路徑,達(dá)到躲避交通不便道路的目的。
(3)針對(duì)分層限制區(qū)域單種群蟻群算法運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng)、局部收斂的劣勢(shì)提出多種群蟻群路徑優(yōu)化改進(jìn)算法。通過改進(jìn)基于分層限制區(qū)域單種群
4、蟻群算法狀態(tài)轉(zhuǎn)移公式,建立多種群蟻群信息素共享與更新策略,設(shè)計(jì)了種群內(nèi)部信息交流、種群間信息交流、擁堵路段信息交流結(jié)合的策略,使多個(gè)種群共同維護(hù)一個(gè)相同的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)圖完成一次路徑搜索,通過聚集所有子種群最優(yōu)路徑確定信息素的更新方案,并將更新信息素傳遞給子種群實(shí)現(xiàn)信息素共享達(dá)到全局最優(yōu)的目的。
本文實(shí)驗(yàn)仿真采用速度擬合函數(shù)隨機(jī)分配速度值方案,將分層限制搜索區(qū)域Dijkstra算法、不分層不限制搜索區(qū)域單種群蟻群算法、分層限制搜索區(qū)
5、域單種群蟻群算法、分層限制區(qū)域多種群蟻群算法進(jìn)行對(duì)比,從算法運(yùn)行時(shí)間和規(guī)劃路徑質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方面分析。結(jié)果表明,在大規(guī)模路網(wǎng)情況下,基于分層限制搜索區(qū)域的策略具有一定優(yōu)勢(shì),而同樣采用分層限制搜索區(qū)域策略,蟻群算法平均搜索時(shí)間明顯小于Dijkstra算法的搜索時(shí)間。實(shí)驗(yàn)也表明,雖然多種群蟻群算法規(guī)劃路徑長(zhǎng)度較長(zhǎng),但是時(shí)間要小于其它算法,原因是考慮了交通擁堵因素,出現(xiàn)交通擁堵適時(shí)轉(zhuǎn)入低層路網(wǎng)選擇走擁堵道路附近的支路或次干路,從而節(jié)省了因擁堵造成的
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