交通规划中基于遗传算法的最短路交通分配法应用研究

对交通分配中的最短路径和遗传算法进行分析,提出一种适合在不考虑各条出行路径路况和用户出行行驶速度情况下基于遗传来搜索最短路径的分配方法.介绍交通分配的最短路法原理以及遗传算法的概念和过程,给出基于遗传算法的搜索最短路算法过程设计,并用简例对其进行说明.     

车辆导航系统基于GIS的动态K最短路递推解法

在对车辆导航系统的路径引导信息进行供需分析的基础上，提炼出了对系统设计具有重要意义的动态K最短路问题，建立了路段动态行程时间计算模型，提出了将其融入最短路算法中并结合GIS技术的动态最短路改进A^*算法，并设计了通过替换动态最短路的部分路段以搜索动态K最短路的合理前趋替换算法。     

基于蚁群算法的最短路径搜索方法研究

最短路径搜索是车载定位导航系统中很重要的一个功能,最短路径搜索问题本身也可以归结为组合优化问题.蚁群算法是基于群体的一种仿生算法,为求解复杂的组合优化问题提供了一种新思路.文章尝试采用蚁群算法来解决车载导航系统中的最短路径搜索问题,并在VC 6.0的环境下进行了仿真实验.实验结果表明,该方法能有效解决车载导航系统中的最短路径搜索问题,具有一定的理论参考价值和实际意义.     

联网高速公路有效路径伸展系数的标定

采用启发式搜索算法标定联网高速公路路径伸展系数的值,确定高速公路路网有效多路径搜索范围,利用改进的标号法算法搜索给定路网上任两站点之间的有效多路径。提出联网高速公路多路径交通量计算模型和各路段流量偏差计算模型,分别按最短路法和实际行驶路径（调查取得）在有效多路径集合上进行流量加载,得到有效多路径上交通流漂移量。利用上述模型,对山东省高速公路车辆行驶路径调查数据进行统计分析,标定得出山东省高速公路网路径伸展系数为0．3,出行有效多路径交通量占所有路径总交通量的比例为6.1‰。     

城市道路网最短路径启发算法研究

从城市道路网络的实际特点出发,对城市电子地图的道路网进行网络分析,将最佳路径搜索问题转化为图论中的最短路径搜索问题,通过对最短路径搜索算法的分析,提出了一种求解城市道路网两点间最短路径的算法。该算法主要对Dijkistra算法的搜索方法进行改进,根据两点间直线距离最短这一原理,运用待扩展节点与终止节点间的直线距离这一启发信息,使搜索沿着某个最有希望的路径进行下去,大大减少了搜索范围,提高了路径搜索的速度,具有重要的实践意义。     

基于蚂蚁算法的公交网络最短路径问题研究

通过改进的蚂蚁算法来解决公交网络信息系统中的最短路径问题。提出以换乘次数最少、出行距离最短为目标的路径求解算法，并给出了算法流程。分析了基于蚂蚁算法的城市公交网络的选择策略：选择某条路径即给该路径赋以一定的信息素，信息素愈大的路径，成为最短路径的可能性愈大。并利用改进的蚂蚁算法实现了公交网络乘客信息查询。     

基于可视图和A~＊算法的连续模型路径搜索

针对交通枢纽仿真领域中行人最短路径搜索环境建模难的问题,提出一种基于可视图的连续拓扑模型最短路径搜索策略,通过在连续模型下建立可视图并使用A*算法搜索出一条适合行人通行的最短路径,将改进的可视图算法和A*算法结合,降低连续模型中自动选择路径复杂度和扩展结点数目.将该算法应用于城市综合客运枢纽功能与结构数值实验系统对行人对象进行路径搜索导航,实验结果证明此算法可行且具有更高的效率和通用性.     

分布式车载导航系统路线优化有约束A*算法

针对目前车载导航系统实时动态信息匮乏，而静态信息难以反映拥挤路网通行时间随机性的问题，基于畅通可靠度分析，提出了可用于分布式车载导航系统中的延误风险规避的准动态有约束的A^＊路线优化算法，从而在没有实时信息的条件下，可进行考虑阻塞可能性最小及通行时间最短双目标的路线寻优。通过路径搜索过程中的启发式加权，并设计反向A^＊算法改善A^＊的启发式函数，有效提高了有约束最佳路线搜索的效率，最后给出实例验证了算法的合理性及有效性。     

模拟退火算法在路径优化问题中的应用

模拟退火算法是解NP完全组合优化问题的有效近似算法,将该算法应用于路径优化问题,利用该算法对类似货郎担问题的路径问题进行求解;针对城市道路行走不同的目标条件(路径最短、时间最短)进行优化,选择最佳行走路径;并将用该算法优化得到的计算结果与树形算法进行比较,显示该算法能够克服传统优化算法易陷入局部极值的缺点,同时表明该算法在解类似货郎担交通路径方面的问题时有较高的精确性。因而该算法在解决城市道路交通问题方面具有一定的实用价值。     

出口箱随机入港下的集装箱码头泊位调度

针对港口竞争环境下产生的出口箱随机入港分散堆放策略,综合考虑出口箱堆场堆存位置分布以及泊位分配与集卡路径之间的相互影响,提出了出口箱随机入港下的集装箱码头泊位调度问题,并以船舶停靠泊位为决策变量,以所有集卡行驶总路径最短为目标函数,建立了泊位调度优化模型。采用基于遗传算法的启发式算法,对遗传算子进行了改进设计。最后,应用算例对模型和算法进行仿真实验,并将优化后结果与传统的先到先服务泊位调度模式进行比较分析。结果表明:以集卡行驶总路径为考量的泊位调度优化可使集卡行驶总路径缩短11.51%,可明显降低港口的运营成本,同时获得合理的泊位分配计划,模型和算法可行有效。      

綠色節能最佳化運輸路徑之規劃

隨著經濟發展,自然環境惡化程度持續加深,肇因為小客車數量日益增加,於是近年來綠色交通概念被大力提倡,如能以最佳節能路徑為運輸進行改造,將能為綠色環保盡一份心力。以最短路徑演算法（Dijkastra＇s Algorithm）為基礎,撰寫出最佳節能路徑之演算法,即每台車皆能以最低油耗知目標行駛,並將其與最短距離和最少旅行之路徑進行結果比較,結果發現該最佳節能路徑相較另兩條目標路徑時最能節省燃油消耗,此成果可提供小客車車主進行最佳節能路徑之規劃。另外也以路網均衡之概念進行交通量指派,使用者均衡和系統均衡分別於時間成本和油耗成本目標下之比較。     

基于最短路径搜索的动态随机交通分配

提出了一个基于Logit方法的动态交通随机分配模型,该模型通过最短路算法和随机分配来解决动态均衡交通分配中的出行选择问题,避免了以往动态交通均衡分配中解凸规划或非线性规划问题,同时不需要路径枚举,从而使本模型更适合于大型路网的动态交通分配．随后的算例证实了该模型的可行性。     

基于层次策略的路径规划算法对比研究

为比较路径规划中基于层次策略的分层算法的计算效率和规划结果的合理性,选取基于预计算的分层算法和基于道路等级的分层分区算法这2类典型的分层路径规划算法,通过对2类算法基本原理的分析,并引入新分区算法和＂虚拟边＂等方法改进现有基于道路等级的分层分区算法以适应实际路网下的路径规划。选取广东省路网数据进行大规模测试,通过寻找＂最短路＂和＂最快路＂进行算法效率和路径规划结果的比较分析。测试结果表明改进的基于道路等级的分层分区算法计算效率更高,规划结果更符合出行偏好。     

基于定向树搜索的博弈配流模型

通过将交通路网中路径搜索的定向式启发策略与深度优先的树搜索算法相结合,提出了一种有效路径的定向树搜索算法。该算法利用节点坐标划定有效搜索区,使搜索范围缩小。在具体的求解过程中一是利用已求出的节点位势确定下一步搜索的邻接节点范围,二是利用一个简单的节点估价函数确定进一步要选择的节点。通过给每一个节点一个搜索标记号来记录搜索树的分杈情况,可以顺利的实现有效路径的连续搜索,并结合博弈理论建立了新的交通流分配模型,给出了博弈配流的步骤。新模型合理反映了交通路网中出行者的出行路径决策行为,提供了唯一的路径流量解,因此便于在交通网络的灵敏度分析和优化设计中应用。最后,用一个简单算例说明了该方法的有效性。     

满足时间约束的物流配送网络设计

提出了对物流配送网络在时间上的需求，将问题抽象为能够描述具体情景的加权网络，结合图论中最短路算怯和问题中结点数目不变的约束条件设计了遗传算法，对问题作出了解答。在此基础上，对一个具体场景进行了算法仿真，得到了配送中心数目与服务质量关系的一般性结论，并且通过对收敛特性进行定性和定量的分析，验证了算法的有效性。     

考虑冲突规避的自动化集装箱码头AGV优化调度方法

合理调度自动化导引车（AGV）对于降低自动化集装箱码头的作业成本具有重要意义。针对AGV调度中的任务分配和路径规划问题,考虑AGV电量和多载等因素,结合自动化码头布局特点,以AGV作业总时间最小和多AGV作业路径无冲突分别为第一阶段和第二阶段的优化目标建立两阶段模型。设计改进模拟退火算法求解第一阶段模型,为了加速算法收敛并保证解的质量,解的改进优先考虑任务的时间成本和AGV数量;设计基于时空网络的路径规划算法求解第二阶段模型,将作业区域离散成网格网络后添加时间信息构建可更新的时空网络,在时空网络上运用最短路径算法规划路径并规避冲突。对于任务分配不均衡导致的路径规划无可行解的拥堵情况,在冲突规避基础上重新计算AGV执行任务的成本并再次进行任务分配,不断迭代直到生成多AGV间路径无冲突的调度方案。以洋山四期自动化集装箱码头为例进行仿真实验与对比分析,结果表明:与使用传统路径规划和避障策略的AGV调度方法对比,所提方法下的总作业时间平均降低了7.31%,AGV冲突数量降低为0,任务总延期时间最大降低2 895 s,最大降低路网拥堵度10.79%,验证了提出方法解决冲突规避和拥堵问题的有效性。      

交通网络最短路径并行算法研究综述

首先回顾了最短路径并行算法的国内外研究进展,对当前的最短路径并行算法进行分类。接着讨论了交通网络分析中最短路径并行算法常用的两种实现策略以及各自的优缺点;分析了影响网络分割策略并行算法性能的3个主要因素:最短路径算法选择、网络分割及终止检测方法。最后就实际交通网络中最短路径并行算法需进一步研究的问题给出了建议。     

交通网络中多路径优化选择算法的研究

指出了传统的多路径问题及其算法存在的缺陷,给出了多路径优化算法的几个定义,在此基础上,提出基于重叠惩罚的多路径选择算法,设计出了重叠惩罚函数数学模型结构以及路径相似性评价函数定义,对惩罚函数中的协调因数敏感性进行分析,给出了合适的协调因数。该算法能有效地解决候选路径重叠相似性问题,而平均总旅行时间比率基本不变,从而更适合驾驶人员的实际选路需求。与传统k最短路径算法进行了试验比较,结果表明该算法明显优于传统k最短路径算法。