A*算法在基于电子地图的动态路径诱导中的应用

动态网络中两节点间最短路径问题是目前尚未解决的一个难题．文中提出利用A＊算法来求解电子地图中的这一问题，并利用电子地图中的地理信息来得到网络中两节点间最短距离的下界，运用这些下界来设计有效的A＊算法．以广州市电子地图为基础，随机产生了一个满足先进先出原则的动态网络，利用这个网络对提出的算法进行了试验及性能分析．试验结果证明了该方法的有效性．     

基于最小费用最大流算法的冲突车流分配

从最短路径角度研究交通分配问题,利用Dijkstra算法求解最短路径,根据道路容量和运行时间的限制,得出非冲突车流的优化路径,在此基础上假设冲突发生,采用设置优先通行规则与最小费用最大流算法相结合,实现有交通冲突情况下的交通流分配。     

A^＊算法在公共交通诱导系统中的应用研究

由于在采用以往的公交路网描述方法的公交网络中，存在大量两节点有多条同向边的情况，而这种情况使得无法求解公交网络中的最短路径问题。提出了公交路网描述方法和以其为基础的多目标公共交通诱导模型，并证明了此描述方法不仅能够完全的描述整个公交路网，而且还能够用于求解多目标的公交诱导问题；同时提出采用A^＊算法来求解公共交通诱导问题；最后，以广州市的公交线路网络为例，对公交诱导模型进行了试验，试验结果表明本文提出的算法是十分有效的，多目标模型的平均计算时间仅为0．1秒。     

基于改进蚁群算法的山区无人机路径规划方法

对无人机在山区执行应急物资运输任务时的飞行路径规划问题进行研究.基于对无人机的性能分析与比选,探讨了路径规划的约束条件,提出了一种考虑路径安全度的改进蚁群算法.首先,基于高海拔山峰的位置构造泰森多边形,获取无人机在山区避障飞行条件下的路径可行解;其次,为避开山峰密集区域,建立路径安全度约束,缩小可行解范围;进而,利用蚁群算法搜索最短路径;最后,消除路径中不必要的障碍点以进一步缩短距离,并综合考虑无人机性能参数对拐角进行平滑处理,获得最终可用于实际飞行的最优安全路径.算例分析表明,改进的蚁群算法较传统算法收敛速度更快,且生成的路径更短.     

考虑转向延误的最短路径的节点标号算法

拥堵时段车辆在城市路网中交叉口处的延误甚至会大于其在路段的行驶时间,因而拥堵情况下在城市路网上应用不考虑转向延误的最短路径算法无法反映真实的交通状况.分析既有的考虑转向延误的最短路径算法,扩展网络法因过大的时间和空间开销而欠缺实用性,其余算法包括对偶网络法、节点标号算法和弧标号算法本质均为求包含节点权重和边权重的最短路径问题,最后求解均为节点标号算法.对典型节点标号算法Dijkstra算法进行改进,通过记录节点的紧前节点完成转向判别,并通过最小堆优化将该算法的时间复杂度从O(n2)优化为O(nlogn),并给出算法的数据结构,完成了软件编码,并通过计算实例对算法进行了验证.结果表明:考虑交叉口延误后城市路网最短路径发生变化,同时经过堆优化后算法的时间复杂度下降.     

基于Dijkstra的最短路径改进算法

针对如何利用Dijkstra算法来高效地查找图中任意两结点之间的最短路径这一问题,提出了2种优化方法:其一是应用图中各结点的出入度来简化查找任意两结点之间的最短路径;其二是利用已求出的两点之间的最短路径来快速获得其他结点之间的最短路径。     

城际公共交通系统最短路算法

在借鉴城市公共交通最短路算法的基础上,针对城际网络的特点,研究了城际交通换乘路径的选择问题。以最小换乘次数为首要目标,并以此为基础,综合考虑时间、票价等因素,获取城际交通系统最短路。首先提出一种基于Flord算法的最小换乘矩阵及多条最短路的获取方法,然后利用最小换乘路径进行站线搜索与广义费用计算,获取城际交通的最短路,最后通过算例证明了本算法的可行性。     

基于改进Dijkstra算法的水平循环类立体车库存取车辆路径优化模型

为缩短水平循环类立体车库车辆存取运行时间和用户平均等待时间,设计了一种改进Dijkstra算法的存取车辆运行路径优化模型。基于水平循环类立体车库存取车辆工作逻辑,在构建存取车辆路径运行时间模型的基础上,建立了立体车库的排队模型;以车辆平均排队队长和车辆排队等候时间为评价指标,在搜索方向、搜索范围及动态节点变化方面引入双向扇形动态Dijkstra算法进行优化。研究结果表明：相比于传统Dijkstra算法,改进Dijkstra算法提升了目标节点的搜索效率,且能弥补其缺乏动态搜索能力的缺陷,输出源节点与目标节点之间的最短路径,有效缩短存取车辆运行时间和用户平均等待时间,提升水平循环类立体车库服务效率。     

基于布尔可满足性的动态路径优化算法

在对现有的经典路径优化算法性能进行分析基础上,指出现有算法的缺点。通过对布尔可满足性理论的研究,提出基于布尔可满足性的路径优化算法,并结合记忆机制,将其应用在动态路径优化中,减少最短路径的搜索时间和不必要的重复搜索,体现该算法的优势。最后,利用该算法对一简单路网进行验证。     

距离加权公交换乘复杂网络最短路算法研究

为研究乘客使用公共交通的实际出行距离,基于公交复杂网络中的换乘网络Space P拓扑结构,结合公交车站的经纬度坐标,建立以距离为边权的加权公交换乘网络。基于该加权网络,设计了综合考虑换乘次数和路径长度的最短路算法,该算法可保证在站间换乘次数最少的基础上通过的路径也相对最短。利用成都市公交网络进行实例分析,并与Floyd算法进行对比,结果显示,由该算法得到的平均最短路径长度增加3.7 km,但平均换乘次数下降0.64次,更符合乘客的出行习惯;随机选择一些车站进行最优换乘路径选取试验,结果表明,由该算法得到的方案在保证换乘次数最少基础上,得到的路径也基本最短,证明了算法的有效性。     

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题，采用栅格法进行环境建模，综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素，以航程、高度变化和危险度最小为目标函数，构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离，采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数；为提高搜索效率，引入双向搜索策略；为保证平稳飞行，采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化，具有有效性；算法与传统A*算法相比，规划时间少，规划路径航程短，高度变化少，飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5，2种距离权重系数分别为0.15和0.85时，规划路径最优.     

城市区域物流无人机路径规划

针对城市区域物流无人机路径规划问题，采用栅格法进行环境建模，综合考虑无人机性能、任务性质和城市环境等影响要素，以航程、高度变化和危险度最小为目标函数，构建多约束物流无人机路径规划模型.改进A*(A-star)算法求解：为合理预估距离，采用欧氏距离与曼哈顿距离线性组合的方式设计启发函数；为提高搜索效率，引入双向搜索策略；为保证平稳飞行，采用B样条(B-spline)法进行路径优化.结果表明：模型可以实现多目标优化，具有有效性；算法与传统A*算法相比，规划时间少，规划路径航程短，高度变化少，飞行安全稳定.分析参数权重值得出：当3个子目标代价权重系数分别为0.4、0.1和0.5，2种距离权重系数分别为0.15和0.85时，规划路径最优.     

指引路径规划模型的建模与仿真验证

道路上某个位置存在多个指路标志时可能引发信息过载问题,对驾驶员产生干扰. 为解决这一问题,本文基于A* (A-star)算法,提出一种指引路径规划模型.考虑特定节点信息过载问题对指引路径实际成本的影响,在模型的估价函数中增设惩罚系数,可以有效避开引发信息过载现象的指引路径选择 . 基于 VISSIM 展开案例研究,借助其二次开发功能提取 VISSIM路网中的相关数据.利用所建指引路径规划模型求解路网中一对OD间的指引路径. 最后,对比分析有无惩罚系数两种模型得到的指引路径规划和指路标志布设方案,证明本文模型在指引路径规划时可有效避免信息过载问题.     

指引路径规划模型的建模与仿真验证

道路上某个位置存在多个指路标志时可能引发信息过载问题，对驾驶员产生干扰. 为解决这一问题，本文基于A* (A-star)算法，提出一种指引路径规划模型.考虑特定节点信息过载问题对指引路径实际成本的影响，在模型的估价函数中增设惩罚系数，可以有效避开引发信息过载现象的指引路径选择 . 基于 VISSIM 展开案例研究，借助其二次开发功能提取 VISSIM路网中的相关数据.利用所建指引路径规划模型求解路网中一对OD间的指引路径. 最后，对比分析有无惩罚系数两种模型得到的指引路径规划和指路标志布设方案，证明本文模型在指引路径规划时可有效避免信息过载问题.     

�Ŵ��㷨�ڶ�̬·���յ�ϵͳ�е�Ӧ��

提出了以随机A*算法为基础，运用遗传算法来求解不满足先进先出原则的动态网络中最短路径问题的思路，其中通过运用提出的随机Dijkstra算法解决了将遗传算法应用于最短路径问题中的最大障碍－初始种群的产生。最后，以广州市电子地图为基础，对提出的算法进行了验证，试验结果表明遗传算法适合求解非常态且不满足先进先出原则的动态网络中的路径诱导问题。     

一种基于路网变化的动态路径规划策略

就车辆动态时间最短路径诱导问题展开研究,提出了一种便于工程实施的变起点、定目标点的动态行程时间最短路径规划方案. 基于该方案,在一种大型方阵图下,就Dijkstra、A*、D* Lite等几种动态路径规划算法的计算时间进行了对比分析,针对车载动态导航设备实时性要求高、计算量要求尽可能小的特点,提出了一种基于路网变化的跳变的动态路径规划策略,根据路网中路段权值变化的具体情况,选取更加节省时间的搜索方式. 利用东莞市区电子地图和路网历史流量数据进行实验,实验结果表明,该策略可以有效减少路径动态规划的计算时间,有一定的工程应用价值.     

基于路网分层策略的高效路径规划算法

为解决路网规模过大导致的路径规划算法计算效率低的问题,通过引入路网分层预处理的思想,采用方向诱导搜索策略、双向搜索策略和数据结构改进策略,提出了一种新的路径规划算法——分层A*算法,并在广东省大规模路网上进行了实验.实验结果表明:与A*算法和Highway Hierarchical算法相比,A*算法的计算效率分别平均提高11.7倍和2.4倍,搜索空间分别平均缩小5.7倍和2.8倍,且新算法的计算效率和搜索空间都更为稳定.     

网络最短路径定界搜索算法

用Dijkstra算法求解大规模网络两顶点间最短路径时，需计算大量与最短路径无关的顶点，效率较低，双向定界搜索算法是首先对网络进行双向搜索，得到一条经任意点的最短路径，一般情况下，这条路径已非常接近、甚至等于最短路径。然后，以此路径的标号(即路径长)作为搜索计算的界，进行双向标号计算，对超过界的顶点不再计算，以提高计算效率．算法分析表明，用该算法可使计算效率提高约一倍。     

转向约束网络中的对偶最短路径树原理及其原型算法

为比较有无转向约束条件下最短路径特征及其搜索算法的异同点,基于对偶图理论证明了转向约束网络中从单个源点到所有弧的最短路径集构成其对偶网络的生成树,提出了对偶最短路径树(DSPT)概念,并利用其分析算法之间的关系。研究结果表明:转向约束下的现有求解方法包括弧标号算法、节点标号算法和对偶网络法都可以统一到DSPT算法框架内,而且与无转向约束的最短路径树(SPT)算法在路径搜索策略上是相同的;对于转向约束网络中的最短路径问题可建立一个DSPT原型算法,结合各种SPT标号技术能设计出更多的有效算法。     

变权值加快收敛的路径寻优实时算法

为获得满意解为目标的最优路径选择问题，给出了一种加权的LRTA^*(Learning Real-TimeA^*)算法，通过改变估价函数值更新规则与解时间和解质量的相对折中，加快算法收敛速度。实例应用表明，该方法比LRTA^*算法更快地收敛于满意解，是一种求解大城市稠密路网两点间最优路径的有效方法。