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包含禁行路线路网的最优路径HNN算法 总被引:1,自引:1,他引:1
为了解决包含禁行路线路网的最优路径快速求解问题,研究了不含禁行路线路网和包含禁行路线路网的特点,建立了相应的路网数学模型。通过路网转化法把包含禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网,降低了最优路径求解的难度。研究了霍普费尔特神经网络(Hopfield Neural Network,HNN)的特点,设计了适合求解路网最优路径的HNN算法,在算法中采用动态邻接矩阵,节省了计算机内存,减少了运算时间。将所研究的路网转化方法和设计的HNN算法应用于所研发的车辆诱导系统中,并进行了实际路网测试,结果表明应用该方法能够在包含禁行路线路网中求解最优路径,且比经典算法的运算效率高。 相似文献
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为了解决含有禁行路线路网中的最优路径求解问题.研究了含有装行路线路网的特点.建立了数学模型。通过路网转化法把含有禁行路线的路网转化为不含禁行路线的路网.降低了最优路径求解的难度。采用邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵表达路网中结点和路段的拓扑关系,减少了路网的存储空间。用动态邻接结点关系矩阵和邻接结点权矩阵对经典的Dijkstra算法进行了改进,节省了计算机存储空间、提高了计算效率.并给出了基本算法。将所研究的路网转化方法和改进的Dijkstra算法应用于所研发的车辆诱导系统软件,并进行了实际测试。测试结果表明.府用该方法能够在含有禁行路线的路网中求解最优路径.且运算效率较高。 相似文献
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基于多智能体博弈的路径选择策略仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
系统最优与用户最优代表了交通分配中路网管理者与出行者两种不同的利益出发点。在综合考虑两者在路径选择过程中动态交互特点的基础上,引入博弈论的思想协调两者的利益冲突,建立了路网系统管理者与出行者之间的路径选择博弈模型。为验证模型的有效性,结合多智能体技术进行了相应的仿真实验,并利用多智能体仿真软件Starlogo进行模拟。通过对无信息无博弈(随机)出行、用户最优出行、有信息有博弈出行以及系统最优出行等4种不同仿真方案的比较分析,验证了系统与出行个体之间协调的博弈模型性能满足了驾驶员出行需求,提高了路网整体效率,为建立实用的诱导策略提供了参考。 相似文献
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