基于云平臺的交通最短路徑算法的實現(xiàn)與分析.pdf

1、交通擁堵無疑是一個關(guān)系到老百姓切身利益的問題，當(dāng)前越發(fā)嚴(yán)峻的交通擁堵問題迫使各國學(xué)者紛紛投入到智能交通領(lǐng)域，本文在車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域中的交通最短路徑誘導(dǎo)算法的研究基礎(chǔ)之上提出了一種應(yīng)用在云平臺的新型最短路徑誘導(dǎo)算法，這個算法包括交通最短路徑誘導(dǎo)以及使其在虛擬機集群上運行的中間件兩個部分?，F(xiàn)有的交通誘導(dǎo)算法普遍存在著這樣幾個方面的問題，對于路網(wǎng)模型的仿真造成了解的準(zhǔn)確性與性能之間的矛盾，路網(wǎng)模型越貼近真實路網(wǎng)這種矛盾越大，另一方面一些傳統(tǒng)的路徑求

2、解算法難以適用于時間依賴的路網(wǎng)，除此之外許多算法并沒有很好的解決算法的實時性問題使其難以在實際應(yīng)用中使用。
　　本文首先提出了應(yīng)用于云平臺的交通最短路徑誘導(dǎo)算法，將靜態(tài)路網(wǎng)下的最短路徑存儲于后臺中，對于實時路網(wǎng)進行監(jiān)控，根據(jù)路網(wǎng)實時的車流速度對路段的擁塞等級進行判定，當(dāng)路徑為通暢的時候保持后臺存儲的最小值不變，當(dāng)路徑為擁塞時根據(jù)情況取其后備值或是根據(jù)當(dāng)前的車流量使用改進后的A*算法進行求解，為了保證最短路徑算法的實時性，將這個算法